第291章 智能语音助手全面转向深度学习路线？（1/3）
林辰余光瞥了她一眼，摇摇头。
走到十五楼东侧的安全门前，俯身对准虹膜扫描仪。
“验证通过。”
厚重的隔音门滑开，里面的景象豁然开朗。
近千平米的开放式办公区被分割成数个功能区：声学实验室、算法开发区、语料标注区、硬件联调区。
墙上挂着一块巨大的进度看板，密密麻麻贴满了任务便签。
“林总！”一个戴着耳机、头发有些凌乱的男人快步迎了上来。
他叫周牧野，三十五岁，前中科院自动化所语音实验室的副研究员，两个月前被林辰用三倍年薪加项目奖金硬生生从体制内挖了过来，出任天音项目的技术总监。
“周总监，三个月了，给我看看你们的成果吧。”林辰开门见山的说道。
周牧野脸上闪过一丝紧张，但很快镇定下来，领着林辰朝声学实验室走去：“林总，按照您八月份定下的方向，我们目前主要攻克三个模块：前端信号处理与降噪、连续语音识别引擎、以及自然语义理解框架。
这边请，我给您演示当前版本。”
声学实验室里四面墙壁铺满了尖劈状的吸音棉，中央摆着一张测试台，台上固定着一部改装过的蓝天S3手机，外接着一套精密的麦克风阵列。
周牧野拿起工程机，按下侧键，屏幕亮起一个深蓝色的声波图标。
“请播放嘈杂环境测试音。”他对旁边的助手说道。
助手按下控制台的按钮，实验室的音响系统瞬间爆出嘈杂的声响。
马路的车流声、商场的人声、厨房里的炒菜声，多种噪声叠加在一起，信噪比极低。
周牧野对着手机说道：“打电话给周周。”
手机屏幕上的声波图标剧烈跳动，两秒后，一个甜美的女声响起：“正在为您呼叫.
.
.”
林辰挑了挑眉，在这么吵的环境下能准确识别并执行，在这个年代已经算是顶尖水平了。
但周牧野的表情却没有太多得意，反而有些忐忑：“林总，这是简单指令下的表现。
但如果换成更复杂的自然语句，比如…”
他清了清嗓子，再次对着手机说：“帮我查一下明天从北京飞深圳的航班，要下午到的，然后帮我订一张靠窗的机票，再发条微信告诉周周我明天到。”
手机屏幕上的声波图标闪烁了足足五秒，最后机械女声迟疑地响起：“抱歉我不太明白，您是要查询航班，还是发送微信？”
周牧野苦笑着看向林辰：“林总，这就是目前最大的瓶颈。
单轮命令识别，我们在干净环境下能做到百分之九十五以上的准确率，噪声环境下也能维持在百分之八十二左右。
但一旦涉及多轮对话、复杂意图、前后语境关联，识别率和理解成功率就会断崖式下跌，跌到不足百分之四十。”
林辰拿起那部手机机，端详着屏幕上那个简单的声波图标。
2009年的语音识别技术，能做到这个程度，周牧野团队已经算了不起了。
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