第394章 断层领先!&还让不让人活了!!
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  第394章 断层领先!&还让不让人活了!!
  “小悠”与其他语音助手的技术代差,牵扯到多重领域多重因素。
  首先自然是技术上的领先。
  目前,他们已在原有架构上,融合了“端到端语音识別架构”。
  即:將语音信號直接映射到文本,跳过传统hmm的“声学模型—语言模型”分步处理流程。
  结合hmm—gmm混合模型的端侧部署,使得“小悠”的语意理解能力,远超传统算法构建的语音模型!
  识別延迟降低40%,准確率提升至95%!
  同时,通过自研的压缩算法,他们將混合模型参数,从100mb压缩至25mb,以適配微光s1等千元机。
  也包括后续的微光2。
  而三星的“svocie”,因模型笨重,仅能在旗舰机型运行。
  其二,数据维度上的降维打击!
  毫不夸张的说,“小悠”从诞生起,便站在“数据富矿”之上。
  悠米社区、极光微博、微信等社交平台,日均10亿+的聊天消息、公开动態,以及往日沉淀的海量数据,构成了“千亿级真实语境训练集”!
  海量数据的投喂,使得“小悠”。。
  另一方面,口袋钱包的海量交易记录、星光手机的数千万用户使用日誌,使得小悠能深度理解“生活服务类指令”。