Tencent, Seattle AI Lab'ı "bir şeyler yapmak" üzere kurmak için Microsoft konuşma tanıma uzmanlarını işe aldı
WeChat sesli mesajlarını dinlemeyi sevmiyorsanız, WeChatin sesten metne işlevini denemiş olabilirsiniz. Karşı tarafın Mandarin standardı ise, Tencent'in konuşma tanıma gibi yapay zeka (AI) araştırması sayesinde tanınan içerik hala anlaşılabilir.
Şimdi, becerileri daha da "yükseltmek" için Tencent, Microsoft-Yu Dong'dan konuşma tanıma ve derin öğrenme alanında bir uzman tuttu. Tencent AI Lab'ın müdür yardımcısı olarak Yu Dong, Tencent'in konuşma tanıma ve doğal dil anlama gibi AI alanlarındaki temel araştırmasını teşvik etmekten sorumlu yeni kurulan Seattle AI Lab'ı yönetecek.
Yu Dong, Tencent'e katılmadan önce Microsoft Research'ün Konuşma ve İletişim Grubu'nun baş araştırmacısı olarak görev yaptı.
(Yu Dong)
2011 yılında yayınlanan "Context-Dependent Deep Neural Networks Kullanarak Konuşmalı Konuşma Transkripsiyonu" makalesinin baş araştırmacısıdır.
Bu makale, yapay sinir ağına dayalı yeni bir konuşma tanıma yöntemi önermektedir.Deneysel sonuçlar, bu yeni yöntemin konuşma tanımanın hata oranını büyük ölçüde azalttığını ve uzun yıllardır sessiz kalan yapay sinir ağını konuşma tanıma araştırması alanına yeniden dahil ettiğini göstermektedir. Derin öğrenme çağı.
Bu çalışma (konuşma tanıma alanına derin öğrenme yöntemlerini tanıtmak) başlangıçta pek çok şüpheciliğe maruz kaldı. Birçok meslektaş veya arkadaş 1980'lerin sonlarında ve 1990'ların başlarında sinir ağlarının doruktan aşağıya inme sürecini deneyimledi, bu yüzden hepsinde bu var Kesinlikle şüphe.
Dong Yu hatırladı, ancak iki yıl sonra birçok şirket araştırma çalışmalarını tekrar etmeye başladı ve bunun tanınma oranına büyük ölçüde yardımcı olduğunu gördü. Daha sonra, derin öğrenme yoluyla, Microsoft ekibi konuşma tanımada atılımlar yapmaya devam etti:
(Microsoft'un resmi web sitesinden resim)
Microsoft, Eylül 2016 ortasında, konuşma tanımada yeni bir dönüm noktası olduğunu bildirdi: yeni sistemin kelime tanıma hata oranı, bir telefon görüşmesi karşılaştırma testi seti olan Switchboard'da% 6,3'e düştü; bir ay sonra Microsoft, Bir kıyaslama test setinde tarihsel bir atılım başarıyla gerçekleştirildi: konuşma tanıma sistemi kelime hata oranı (WER), profesyonel transkriptçilerinkine eşit veya hatta daha düşüktü ve% 5,9'a ulaştı.
Tencent ile neden işbirliği yapmayı seçtiği sorulduğunda, Yu Dong, Tencent'in konuşma tanımayı araştırmada kendi avantajlarına sahip olduğunu düşündüğünü söyledi: Tencent'in büyük veri kaynakları var, aynı zamanda bilgi işlem yetenekleri ve ürünleri optimize etmek için ihracat geri bildirim mekanizmaları var. İniş sahnesi. Aynı zamanda, Tencent daha fazla araştırma yapma tercihini tatmin edebilir.
Daha araştırma odaklı Seattle laboratuvarı
Nisan 2016'da Tencent, yapay zeka teknolojisi araştırmalarını teşvik etmeyi ve ilgili uygulama senaryolarını geliştirmeyi amaçlayan AI Lab'ı resmi olarak kurdu.
AI Lab, bilgisayarla görme, konuşma tanıma, doğal dil işleme ve makine öğrenimi dahil olmak üzere dört ana alanda temel araştırmalara odaklanır. Ve Tencent özelliklerine sahip dört ana iş senaryosunda ilgili teknolojileri uygulama yeteneklerine uygulayın: içerik AI, sosyal AI, oyun AI ve platform aracı AI.
(Tencent'ten resim)
Shenzhen AI Lab, temel araştırma sonuçlarının ve uygulama senaryolarının hızlı kombinasyonuna odaklanır. Buna karşılık, Yu Dong liderliğindeki Seattle AI Lab, konuşma tanıma ve NLP'de bazı temel ve en son araştırma çalışmalarını üstlenecek ve bu alanlarda daha zor sorunları çözmeye çalışacak.
Bu araştırma yönü altında, araştırma sonuçlarını ve pratik uygulamaları birleştirme süreci görece uzun olabilir, ancak Tencentin sosyal ve interaktif işi için konuşma tanıma konusundaki temel araştırmalar, oyunlar, WeChat, QQ, Nesnelerin İnterneti vb. Olsun, çok önemlidir. Ses tanıma mevcuttur. Bu nedenle, bu düzen aynı zamanda stratejik bir harekettir.
Teknik araştırmada bir atılım yapmak istiyorsanız, gerçekten belirli bir miktar sabrınız olmalı, nispeten konuşursak, uzun vadeli istikrarlı bir yatırım, Seattle temelde bu kavramı destekliyor.
Uzun vadede, önemli ve önemli teknik sorunları yenilikçi bir şekilde aşabileceğimizi ve gerçek uygulama senaryolarında performansı büyük ölçüde artırabileceğimizi umuyoruz. Ancak hangi gün başarılı olacağımızı tahmin etmenin bir yolu olmadığından, her aşamada bir miktar ilerleme olacağını umuyoruz, tanımlayabileceğimiz tek ilerleme bu, ancak bu ilerlemenin ne kadar olacağını söylemenin bir yolu yok.
Yu Dong öyle dedi. Seattle laboratuvarının başkanının ilk görevi olan Yu Dong şu anda ekip üyelerini işe alıyor.
Resim Yunzhang Finance'tan
