所有的AI技术应用都会面临着下列问题:1、数据稀疏问题;2、应用领域特异性问题。分音塔科技依托清华技术,使用信息分解技术解决数据系统问题;采用符号化神经网络解决领域特异性问题。并在语音识别、声音检测、声纹识别、机器翻译等领域取得一定突破。
解决数据稀缺
标注数据仅有几十个小时情况下,成功搭建语音识别系统,且识别率近 80%!
解决环境鲁棒性
与主流基线相比,在强噪音和强混响条件下,WER平均相对下降 10%~15%!
- 回声消除
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引入稀疏约束(LASSO)实现特征端回声消除
- 音乐去噪
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引入去噪自编码器(DAE)实现特征端音乐去噪
解决声纹识别速度及识别率
在 0.3秒 超短时情况下,声纹识别率达到87%!在1秒超短时情况下,语种识别率达到95%!
解决离线模型
节省了 90% 以上的网络结构!真正实现网络稀疏化!
基于剪枝与重整的模型压缩
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