原创<br> 百度语音的「一小步」，可能是语音技术「登月计划」的一大步( 四 )_：百度语音的「一小步」

更重要的是，这不仅是业界第一次提出了流式多级的截断注意力模型 SMLTA，也在全球范围内，实现了基于注意力模型的在线语音识别服务的首次规模化应用。百度已成功将这种注意力模型部署上线到语音输入法全线产品，服务中国数亿用户，也因此，此次技术突破不再仅仅是一个实验室技术的展现，而是成为一个个普通用户都可以享受的技术红利。

02 . 赋能：从内到外

一年前，基于 Deep Peak 2模型的语音模型，大幅提升了不同场景下语音识别的准确率。而此次输入法升级还带来了离线语音、中英混合输入、普通话方言混合输入的升级。

这其中，离线语音识别的场景最特殊。由于语音识别需要网络的支持，当没有网络或者网络稳定的时候，常常出现语音识别成功率低、识别速度慢等情况。

虽然通过离线语音已解决一部体验问题，但过去离线语音与在线语音相比，准确率相差悬殊，体验得不到根本解决。针对这一场景，百度语音技术团队优化了输入法上嵌入式识别的 deep peak2系统，大幅提升了离线语音识别准确率。目前百度输入法离线语音输入准确率已高于行业平均水平35%，使得用户可以在没有网络的场景里流畅快速使用。