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第78章 锥处囊中（第3页）
回声消除模块，让音箱播放音乐时，消除来自扬声器的音乐干扰，不暂停音乐而进行有效的语音识别。
唤醒词识别模块，是人类与机器交流的触方式，就像日常生活中需要与其他人说话时，你会先喊一下那个人的名字。
麦克风阵列处理模块，对声源进行定位，增强说话人方向的信号，同时抑制其他方向的噪声信号。
语音增强模块，进一步增强说话人的语音，有效抑制环境噪声，降低远场语音的衰减。
威尔紧张到嘴里碎碎念
“平时自命不凡，但我们在技术方面已完全落伍！
“这是手机软件，手持设备使用，属于近场环境，语音识别已属完美。
“厉害的是，维斯顿好像真有智慧一般，具有智能。联网安装到车载、智能家居等设备时，这款手机软件，竟然能自动优化匹配设备！
“一般语音识别系统，在车载、智能家居等远场环境中，声音传达到麦克风时会衰减得非常厉害，导致一些在近场环境中不值一提的问题被显着放大。
“需要前端处理技术能够克服噪声、混响、回声等问题，实现远场拾音…我们的技术做不到。
“但维斯顿轻易做到了！在远场环境下，几次训练数据，就能对模型进行持续优化，提升远场拾音的效果！
“这是神级产品！我们必须要联系上开者！”
最先现维斯顿厉害的工程师汤姆耸耸肩“没有任何联系方式！
“…我和杰瑞认为，维斯顿是通过深度神经网络，采用高维特征训练来模拟，大幅提升了语音识别系统的识别率…
“实际解码过程中，仍采用传统的隐马尔可夫模型（hmm、传统的统计语言模型和传统的动态加权有限状态转换机fst解码器…
“但在声学模型的输出分布计算时，完全用神经网络的输出后验概率，乘以一个先验概率来代替传统hmm中的gmm的输出似然概率。
“这样的语音识别系统的误识别率，与gmm语音识别系统的误识别率相比，下降了至少25%！
“我们部门正在研究的语音输入法完了！”
语音识别的过程需要经历特征提取、模型自适应、声学模型、语言模型、动态解码等多个过程。
谷歌秘密成立的语音识别部门，在各个环节对维斯顿进行了测试。
自己设想中的产品完败，更别提产品都还没做出来。
杰瑞话比较少，直奔主题“而且，在联网状态下，完美解决了‘鸡尾酒会问题’！”
“鸡尾酒会问题”
显示的是人类的一种听觉能力。
能在多人场景的语音、噪声混合中，追踪并识别至少一个声音，即便在嘈杂环境下也不会影响正常交流。
在鸡尾酒会上与朋友交谈时，即使周围环境非常嘈杂，其音量甚至过了朋友的声音，我们也能清晰地听到朋友说的内容。
若此时，人们的听觉器官突然受到某个刺激，如远处突然有人喊了自己的名字，或者在非母语环境下突然听到母语，即使声音出现在远处、音量很小，我们的耳朵也能立刻捕捉到。
机器缺乏这种能力。
汤姆点头“我们的产品即使做出来，通过大量数据训练，有信心在识别一个人所讲的内容时，能够体现出较高的精度。
“但，当说话人数为两人或两人以上时，识别精度就会大打折扣。
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