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2017-12-14

語智科技將發(fā)布 FFASR 開發(fā)者平臺，助力 IoT 設備商實現(xiàn)無需麥克風陣列的遠場語音識別

對于智能硬件廠商來說，使用麥克風陣列的語音識別方案的 BOM 成本問題，以及沒有多余的空間和合適的位置留給麥克風陣列的問題，都將可以被解決。

對于智能硬件廠商來說，使用麥克風陣列的語音識別方案，意味著額外的物料成本及開發(fā)成本，而且對于電視這樣豎向、扁平的硬件以及某些小型硬件來說，并沒有多余的空間和合適的位置留給麥克風陣列。

剛剛完成 2000 萬元 Pre-A 輪融資的北京語智科技公司，公布了其遠場語音識別引擎 FFASR 開發(fā)者平臺（FFASR, Far-Field Automatic Speech Recognition），旨在大幅降低設備實現(xiàn)語音交互的入場門檻，使各類 IoT 設備擺脫目前實現(xiàn)遠場語音識別所需要的復雜麥克風陣列的局限，降低「AI+IoT」的入場門檻，縮減使用麥克風陣列的 BOM 成本及開發(fā)成本，從而推進語音交互進駐各領域的進程。

語智科技最近一次內部測試數(shù)據(jù)顯示，其 FFASR 遠場識別引擎的性能指標領先業(yè)內 15% 以上。

值得一提的是，語智科技致力于語音交互與智能家居的深度整合，其語音全屋智能解決方案「語家 HomeAI」已落地于北京中關村 SOHO，采用分布式拾音技術，與家庭設備進行底層聯(lián)動，旨在實現(xiàn)語音 AI 對家庭設備的控制。

語智科技的創(chuàng)始團隊有著光鮮的履歷。創(chuàng)始人馮一畢業(yè)于北京大學計算機系，創(chuàng)業(yè)前在 Google 總部負責 Google Assistant 的多回合對話系統(tǒng)，曾經(jīng)幫助 NASA 設計國際空間站旋轉系統(tǒng)，將太陽能發(fā)電量提高了約 1.5%。語智科技 CTO 徐源盛研究生畢業(yè)于北京大學，從事機器學習相關的研究，多次在國際會議發(fā)表論文，并多次獲得 ACM 國際大學生程序設計競賽金牌。深度學習總監(jiān)杜聰本科就讀于北京大學計算機系，在使用深度學習進行喚醒和降噪工作上有研究和經(jīng)驗。聲學開發(fā)總監(jiān)黃智超為北京大學聲學房向碩士，研究領域為麥克風陣列和降噪技術。硬件開發(fā)總監(jiān)聶旭輝為北京大學碩士，研究方向為物聯(lián)網(wǎng)和無線醫(yī)療，多篇論文被 EI 收錄，并擁有多項專利。

語智科技團隊希望通過專門為遠場語音識別開發(fā)一款引擎，來讓眾多體積小、結構扁平的智能產(chǎn)品，在不適合用麥克風陣列的情況下也能有被用戶「聲控」的解決方案。

創(chuàng)始人馮一坦言，團隊初創(chuàng)時并沒有把主要的開發(fā)精力傾斜在遠場語音識別，而是希望尋找到一個性能好、成本適合的遠場聲學處理的解決方案，用來支持其他的開發(fā)項目，因為沒有找到真正滿意的方案，所以自己做起了遠場語音識別方案。

語智科技在 FFASR 遠場語識別引擎上實現(xiàn)這一性能的提升，是基于語智科技對遠場語音識別的技術鏈條上每個環(huán)節(jié)有著學術積累和深刻理解，以及在遠場降噪、Deep Learning、聲學模型、語言模型等多個領域擁有的技術積累和整合能力。

語智科技首先對聲學降噪需要解決的三個干擾問題——噪聲、混響、干涉進行了數(shù)學建模，并設計更深層的神經(jīng)網(wǎng)絡，通過算法對干擾進行聲學降噪。

為了能夠同時處理前端聲學降噪和語音識別，語智科技 FFASR 算法將 CNN（卷積神經(jīng)網(wǎng)絡）、RNN（循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡）、DNN（深度神經(jīng)網(wǎng)絡）進行深度整合，搭建了更復雜的深度學習網(wǎng)絡，并將網(wǎng)絡分成很多部分，用以處理不同的任務。而這樣的神經(jīng)網(wǎng)絡還需要更適配和先進的訓練平臺，語智科技獨立設計了訓練平臺，替代通常使用的 Kaldi ASR 進行網(wǎng)絡結構訓練。

如今，語智科技即將把自己的遠場語音識別引擎開放給開發(fā)者使用。IoT 廠商及開發(fā)者可登錄語智科技官網(wǎng)（近期開放）直接調用 FFASR API，接入語智科技 FFASR 遠場語音技術。