現場瞬間安靜了下來，只剩下許浪站在白板前，時而思考，時而停下來在白板上寫著什麼。
十幾分鍾後，在眾人的注視下，許浪終於緩緩地撥出了一口氣，重新轉過身來。
“嗯，情況已經想明白了，先確定一個前提，我們不做純DNN，在當前的算力條件下這條路是走不通的，所以我們的方向是構建H-DNN的混合聲學模型。”
“之前提到的兩個主要的痛點，一個是同音詞，一個是聲調。”
“針對同音詞，我們在語言模型端引入N-gra下文語義模型，不僅聽發音，還要讓系統結合前後文的語境去判斷預測。”
“針對中文獨有的聲調，我們直接把聲調特徵作為獨立的引數維度，專門為它訓練一個高精度的聲調分類器，提高識別準確率。”
許浪頓了頓，再次說道。
“至於怎麼把這兩個模型融到一起，這一點不用擔心，我會跟你們一起完成這個底層混合模型的核心訓練架構。”
面對這麼一個看似詭異的情況，就像一個學生站在老師面前說不用擔心，我會出手一樣。
但就是這樣一個情況，現場的眾人卻沒有任何一個人感到不適，甚至都還齊齊地鬆了一口氣，彷彿有了許浪這句話，那麼就沒有任何難點一樣。
沒有理會驚喜的眾人，許浪繼續說著。
“至於語料庫的問題，這個也很簡單。”
“我們不用請標註公司，也不要找人在錄音棚裡一個個地錄製，這樣的資料太規範了，就算訓練出來，在語調不同、背景音不同的情況下，大機率也達不到正常使用的水平。”
“所以我們必須使用普通人的語料庫進行訓練，這樣才能達到最好的效果。”
許浪就這麼看著眾人，突然露出了一抹神秘兮兮的笑容。
“至於這樣的語料庫怎麼獲取，你們難道忘了我們還有一家兄弟公司嗎，你們難道忘了未來是什麼軟體嗎？”
“我們可以聯合微聊，全網舉辦一個語音收集計劃。”
“方案很簡單粗暴，只要微聊使用者準確朗讀出系統隨機給出的10個短句，就能直接領取1元錢的現金紅包，還可以使用眾包互助的形式，把第一批錄音再推給其他使用者去盲聽複核，交叉驗證錯誤率，雙重稽核過濾無效音訊。”
“而且在收集資料的源頭，我們讓使用者勾選自己的家鄉或者所在地域的方言選項，這樣就能收集到最符合我們要求的資料了。”
“同時我們也可以同步收集各種噪音樣本，在後端生成海量的干擾資料模型，拿這些帶噪音的資料進行過濾，就能減少噪音的影響。”
“微聊現在國內已經擁有2000多萬活躍使用者，哪怕僅僅只有1%的使用者參與我們的活動，那也能夠收集到20萬份真實的活人發聲源，我們就可以在極短的時間內完成一個讓行業都震驚的中文聲紋庫。”
現場，所有人都愣住了，不少人此時才反應過來。
對啊，自己等人怎麼沒想到呢，自己還有一家兄弟公司，那可是目前移動網際網路最火的即時通訊公司，而且最擅長的就是語音聊天功能，這一切的一切，不就是最佳的語音收集場景嗎？
更重要的是，熊貓科技和微聊是兄弟公司，合不合作還不是自己老闆一句話的事情。
看著現場眾人的愣神，許浪嘴角勾起一抹笑容。
這一次的合作可不是一個普通的合作，而是一個聯合行動。
熊貓科技需要收集大量的語音資料，而微聊也在準備著上線微聊支付。
想要讓使用者開通微聊錢包，最簡單的方法是什麼呢。
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