箭在弦上！百度端到端大規(guī)模語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)即將發(fā)布

雷鋒網(wǎng)消息，今天百度研究院官網(wǎng)更新了一條新聞，但顯示需要密碼方可查看內(nèi)容。

文章標(biāo)題為《Protected: Deep Speaker: an End-to-End System for Large-Scale Speaker Recognition》。從標(biāo)題上看， Deep Speaker 應(yīng)該是百度即將發(fā)布的新一代語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)，且為一個(gè)端到端大規(guī)模識(shí)別系統(tǒng)。

雷鋒網(wǎng)第一時(shí)間聯(lián)系了百度 AI 研究院的相關(guān)人士，對(duì)方表示本次更新為百度美國(guó)研究院發(fā)起，據(jù)他了解，“主要是聲紋識(shí)別方向的進(jìn)展”。

據(jù)百度美國(guó)研究院的消息透露，這一內(nèi)容將在北京時(shí)間凌晨公布。

聲紋識(shí)別是語(yǔ)音識(shí)別里一個(gè)比較窄的分支，通過(guò)對(duì)一種或多種語(yǔ)音信號(hào)的特征分析達(dá)到對(duì)未知聲音辨別的目的，也就是說(shuō)，可以通過(guò)聲紋技術(shù)判斷某句話是否為某個(gè)人所說(shuō)。聲紋識(shí)別的理論基礎(chǔ)在于每個(gè)聲音都有自己的特征，并能對(duì)不同的聲源進(jìn)行有效區(qū)分。

目前，聲紋識(shí)別的任務(wù)主要有兩種，一是聲紋確認(rèn)技術(shù)，即比對(duì)兩份樣本是否為同一人所說(shuō)；另一個(gè)則是聲紋識(shí)別技術(shù)，即判斷某句話是樣本庫(kù)中的哪個(gè)人所說(shuō)的。

今年年初，百度小度在“最強(qiáng)大腦”中也展示了采用聲紋識(shí)別技術(shù)，從一群唱歌的參與者中找到擁有說(shuō)某句話（樣本為一段簡(jiǎn)短的通話）的那個(gè)人。百度官方在接受采訪時(shí)，也指出本次節(jié)目的聲紋識(shí)別難度比一般的聲紋識(shí)別要難，主要采用的是“聲學(xué)特征提取”與“說(shuō)話人特征提取”兩種方式，并用“DNN-ivector”及基于端到端深度學(xué)習(xí)的說(shuō)話人信息提取算法進(jìn)行訓(xùn)練和鑒別。

此前雷鋒網(wǎng)(公眾號(hào)：雷鋒網(wǎng))曾經(jīng)報(bào)道過(guò)百度在語(yǔ)音技術(shù)上的進(jìn)展。語(yǔ)音識(shí)別層面上，百度早在2010年就已經(jīng)進(jìn)行智能語(yǔ)音及相關(guān)技術(shù)研發(fā)。并從2012年開(kāi)始逐步采用 DNN、Sequence Discriminative Training（序列區(qū)分度訓(xùn)練）、 LSTM 模型、CTC 及 Deep CNN 等神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行語(yǔ)音的相關(guān)研究。在語(yǔ)音識(shí)別領(lǐng)域，百度相繼于 2014 年及2015 年年底發(fā)布了 Deep Speech 和Deep Speech 2，并憑借深度語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)于2016 年入選 MIT 十大突破技術(shù)。基于 Deep Speech 2 ，2017年百度推出了一款基于人工智能的轉(zhuǎn)錄應(yīng)用 SwiftScribe。而在語(yǔ)音合成上，百度于今年正式推出 Deep Voice，一個(gè)實(shí)時(shí)語(yǔ)音合成的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)。

那么，本次如此神秘的 Deep Speaker 到底有哪些重大的更新，它又可能在哪些方面有所突破？雷鋒網(wǎng)將會(huì)及時(shí)跟進(jìn)消息。

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