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核心技术创新解决方案
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。
解决口语化翻译
在翻译系统中的准确率相对提升10%
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%!
  • 声学资源
  • 引入迁移学习复用声学资源
  • 引入模型
  • 引入相似词语音模型
  • 解决问题
  • 解决外来词(OOV)问题
  • 语音识别
  • 语音识别翻译引擎
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%！
  • 时域去噪
  • 引入稀疏编码(SC)实现时域去噪
  • 回声消除
  • 引入稀疏约束(LASSO)实现特征端回声消除
  • 音乐去噪
  • 引入去噪自编码器(DAE)实现特征端音乐去噪
  • 模型训练
  • 引入加噪训练实现鲁棒性模型训练
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%！
  • 说话提取
  • 超短时说话人特征分析提取
  • 语种识别
  • 超短时语种识别和口音识别
  • 深度分解
  • 多任务协同学习与信息深度分解
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
  • OBD算法
  • 引入OBD算法
  • GA算法
  • 引入GA算法实现稀疏分块矩阵
  • 剪枝与重整
  • 基于剪枝与重整的模型压缩

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