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启用LangID，两套语音识别系统同时工作，二者做出的判断最后要经过一轮评估。这一步，是由另外一个算法完成的。这个算法会给两个语音识别系统的判断结果，做个排名，决定要输出怎样的命令。当用户说完的时候，模型除了知道ta说了哪种语言，也要领会ta的意图。而评估步骤会增加处理成本，也会造成不必要的延时。反应慢，可能是语音助手最大的缺点了。所以，算法还需要优化。...
本次声学场景识别任务，涵盖机场、室内购物、地铁站台、街道行人、公共广场等10个通用声学场景。在现实生活中，这些通用声学场景，通常同时存在多个声音，并且会被环境噪声干扰。此次任务，通过研究来识别真实场景的声音场景和声音事件，对于让声音场景识别应用落地具有重要意义。声学场景识别就是利用机器学习模仿人脑，对周边的环境进行有效及时的判断。随着深度学习的高度演化，声学场景识别的正确率有了飞跃提升。...
但进入九十年代后，我国语音识别研究的步伐就逐渐紧追国际先进水平了，在“八五”、“九五”国家科技攻关计划、国家自然科学基金、国家863计划的支持下，我国在中文语音技术的基础研究方面也取得了一系列成果。...
在此基础上，达摩院融合了其自研的端到端语音识别技术SAN-M网络结构，打造出新一代的端到端中英自由说语音识别系统。最后的效果就是：阿里的语音AI能在没有语种信息的前提下，大幅提升中英文混说场景下的识别性能。△ SAN-M网络结构框架借鉴这套模型搭建思路，达摩院又解锁了“方言自由说”技能，打造了一套端到端方言自由说语音识别系统。...
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