百度输入法AI探索版: 人工智能时代工具应用转型启示录( 六 )
百度在使用“流式多级的截断Attention模型”之后 ， 主要技术优势在三点 。
1、基于CTC的尖峰信息对语音流进行截断 ， 然后再每一截断的语音小段上进行当前建模单元的注意力建模；
2、把全局的Attention的整句识别变成了局部的Attention的流式识别 ， 并且引入多层的Attention ， 实现特征层层递进的更精准的特征选择；
3、语音识别的识别率超越传统的全局Attention建模 ， 同时计算速度和传统CTC技术持平 ， 实现全CPU流量的大规模线上服务 。
另外在在离线语音识别领域 ， 百度输入法还在持续优化Deep Peak 2系统 ， 让离线语音输入相对准确率再次提升 。 这些内容听起来很专业 ， 我们通俗解释的话就是 ， 这使得语音的相对准确率提高了 ， 而且用户可以说得更自由了 。
不管是流式多级的截断Attention模型以及优化Deep Peak 2系统 。 这些技术进展在逗未来在技术转化和产品落地上产生影响 。
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