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| 本文作者： 奕欣 | 2017-05-10 17:05 |
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。
文章標題為《Protected: Deep Speaker: an End-to-End System for Large-Scale Speaker Recognition》。從標題上看， Deep Speaker 應該是百度即將發(fā)布的新一代語音識別技術，且為一個端到端大規(guī)模識別系統(tǒng)。
雷鋒網(wǎng)第一時間聯(lián)系了百度 AI 研究院的相關人士，對方表示本次更新為百度美國研究院發(fā)起，據(jù)他了解，“主要是聲紋識別方向的進展”。
據(jù)百度美國研究院的消息透露，這一內(nèi)容將在北京時間凌晨公布。
聲紋識別是語音識別里一個比較窄的分支，通過對一種或多種語音信號的特征分析達到對未知聲音辨別的目的，也就是說，可以通過聲紋技術判斷某句話是否為某個人所說。聲紋識別的理論基礎在于每個聲音都有自己的特征，并能對不同的聲源進行有效區(qū)分。
目前，聲紋識別的任務主要有兩種，一是聲紋確認技術，即比對兩份樣本是否為同一人所說；另一個則是聲紋識別技術，即判斷某句話是樣本庫中的哪個人所說的。
今年年初，百度小度在“最強大腦”中也展示了采用聲紋識別技術，從一群唱歌的參與者中找到擁有說某句話（樣本為一段簡短的通話）的那個人。百度官方在接受采訪時，也指出本次節(jié)目的聲紋識別難度比一般的聲紋識別要難，主要采用的是“聲學特征提取”與“說話人特征提取”兩種方式，并用“DNN-ivector”及基于端到端深度學習的說話人信息提取算法進行訓練和鑒別。
此前雷鋒網(wǎng)曾經(jīng)報道過百度在語音技術上的進展。語音識別層面上，百度早在2010年就已經(jīng)進行智能語音及相關技術研發(fā)。并從2012年開始逐步采用 DNN、Sequence Discriminative Training（序列區(qū)分度訓練）、 LSTM 模型、CTC 及 Deep CNN 等神經(jīng)網(wǎng)絡進行語音的相關研究。在語音識別領域，百度相繼于 2014 年及2015 年年底發(fā)布了 Deep Speech 和 Deep Speech 2，并憑借深度語音識別技術于 2016 年入選 MIT 十大突破技術。基于 Deep Speech 2 ，2017年百度推出了一款基于人工智能的轉(zhuǎn)錄應用 SwiftScribe。而在語音合成上，百度于今年正式推出 Deep Voice，一個實時語音合成的神經(jīng)網(wǎng)絡系統(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)將會及時跟進消息。
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