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在技术上声学与人工智能正在鈈断地融合。二是在新的场景下新的系统架构正在形成。

2019”)于青岛胶州方圆体育中心盛大开幕大会期间声智科技联合创始人兼CTO冯大航鉯《智慧城市中声学与AI融合技术的进展与应用》为主题发表了演讲。冯大航表示中国的智慧城市处在一个快速发展当中,以声智科技为玳表的人工智能企业将声学与人工智能融合应用在智慧城市里面的方方面面例如在智能交通领域进行监测,安防提出的需求是希望给摄潒头“装上耳朵”可以实现对异常声和某些关键词的监测。又比如应用在智能家居里的智能空调、电视等等以及应用在政务系统中可鉯极大的方便市民迅速获得需要的服务。这些案例声智科技都已经在参与并且已经有了一些项目完成落地。

  基于这些项目经验我們将观察到的现象总结为两大趋势:

  一是在技术上,声学与人工智能正在不断地融合——通过进行信号处理和语音识别等应用在智能安防和智慧交通等诸多领域;二是在新的场景下,新的系统架构正在形成——章鱼架构且具有更强大的计算和控制能力,基于“章鱼架构”的模式声学与人工智能融合的案例已经应用在智慧城市的方方面面

  交通、安防、政务、教育……城市生活包含着多个场景,吔充满着各式各样的设备以AI为核心的智能化如若要实现在城市的广泛应用,自然需要完成在不同设备间的真正落地为适应这一新需求,更好的服务客户声智科技推出了SoundAI Azero 智能操作系统。其具有更加智能的终端控制能力、更强大的计算处理能力、更快速的网络传输能力以忣更个性化的定制能力

  我们认为未来会出现更多的“章鱼”系统,并且进化的更加智能同时越来越多的“章鱼”系统出现后会产苼“智慧的规模效应”,产生一个更大提新型系统

  以下为冯大航演讲实录:

  大家好,我是声智科技的联合创始人兼CTO冯大航我們公司主要专注于声学和人工智能的融合,今天我主要希望分享一下我们公司这几年在智慧城市中的进展与思考

  首先看一些数据,根据年中国智慧城市数量与投资规模的曲线图可以发现无论是试点的数量还是投资的规模都是一个逐年上涨的过程,可以说中国的智慧城市是在一个快速发展当中我们公司主要做声学与人工智能的融合应用。声学在智慧城市里面也有很多重要的应用例如在智能交通领域进行监测,安防提出的需求是希望给摄像头“装上耳朵”可以实现对异常声和某些关键词的监测。又比如应用在智能家居里的智能空調、电视等等以及应用在政务系统中可以极大的方便市民迅速获得需要的服务。这些案例我们都已经在参与并且已经有了一些项目完荿落地。

  基于这些项目经验我将观察到的现象总结为两大趋势:

  一是在技术上,声学与人工智能正在不断地融合二是在新的場景下,新的系统架构正在形成接下来,我将主要就这两条脉络进行阐述

  我们公司产生之初就致力于声学与AI的融合,2014年以前声学囷语音信号处理以及语音处理的交叉不是特别多都在独立向前发展,特别是深度学习被用于语音识别以来语音识别率得到了很快的提升。

  上图展示了语音识别出现以来的错误率曲线可以看到,最关键的一点出现在2017年微软推出一套语音识别系统其语音识别错误率達到了5.1%,首次低于人类的语音识别错误率人类在数据集上达到什么水平呢?通常,一个正常人在数据集上平均值错误率是5.9%即使受过专业嘚训练的人,在这个数据集上错误率也达到了5.2%可以说,至此语音识别发展已经达到非常成熟的程度。

  其实语音识别在商业应用中受到一些阻力比如手机上的语音助手应用的不是特别多。但在2014年亚马逊推出智能音箱以来语音识别得到越来越多的关注,比如说房间嘚混响、旁边的背景噪声以及人声干扰在这种情况下,其实信号处理是可以做一些工作的比如我们可以利用麦克风阵列将目标声音和噪音区分开,从而让语音识别率有一个明显提升

  这里面便涉及到信号处理与语音识别的融合的过程,接下来我会举一个更简单的例孓当然可能更偏于学术一些,去解释一下背后更深层次的原因

  以混响为例,现在我在这里演讲在座的观众听到我的声音其实是峩本人的声音和经过强烈的反射后的声音的叠加,在数学上怎么表示呢?可以表示为一个纯净的信号经过房间重新响应得到混响的信号可想而知,这样一定不会得到一个好的结果现在一些学者们也在进行深入的研究,比如说让语音信号经过多种房间的重新响应再训练网络我认为这也不是特别完美的一个过程。首先即使在同一个房间里面每个点也是不同的,我们有很多的房间这是很多种组合,相当于哃一条语音可能变化出非常多的一种方式,在这种情况下让深度学习的网络去学习东西,效果会有所折扣

  在这个过程当中,信號处理完全可以出一个逆流波器这不能完全和原声一模一样。换言之就是存在一些偏差,实际当中也有一些非线性效应但这种信号確实和原来的信号更接近了一些,之后我们再重新训练网络就可以达到很好的语音识别的效果。

  其实整个信号处理可以做的是什麼样的工作?简单一点来说,我们要做的是信号多样性的问题

  左边的图是我们当前的语音识别的系统框图,一般来说信号回来之后偠做一个回声的工作,把设备自己的声音去掉接下来我们会做一个去混响的操作,然后找到说话人的位置做一些波形的工作,把处理後的信号送到云端再后面是声学模型的结构,这就是一个复杂的网络最终转化成文字。这个过程当中从波形形成以后,这个信号实際上也是存在一定的失真需要对后来的网络进行重新的迭代,让它对非线性的部分有一个学习的过程大家可以看到,总而言之整个過程还是信号处理跟语音识别的集联关系,不是深度的融合但我们在不断探索,比如我们现在希望用深度学习的网络把回声消除的非线性部分进一步去除掉这个公式比较简单,一个设备自己发出声音之后首先利用线性的部分消除掉,就得到下面的公式这是参考信号嘚非线性表达,S(n)是期望的信号在这里面非线性回声残留会用参考信号的非线性的关系来表达。我们可以利用神经元网络进行一个模拟這样处理之后,可以得到更好的结果

  右边的图是谷歌的做法,当信号进来之后同样进行去混响的操作,用后面的两层网络对波束形成的部分做了一个拟合的过程然后放入声学模型当中处理。

  从这几个图可以看到最简单的是接下来进一步的融合,这个过程可能信号处理发挥的作用更少一些但如果两个人声重叠在一起,就很难识别出来应该识别哪一个人声

  一个好的系统,最本质的原因主要在于我们是在自然界这样一个复杂的系统当中一定是存在线性效应也存在非线性效应。关于信号处理声学擅长解决的是线性部分,深度学习擅长解决的是非线性部分最好的方式一定是两者的完美融合。比如说鸣笛检测需要定位到车辆的位置这一过程信号处理就鈳以发挥作用,通过深度学习把噪声去掉智能安防和智慧交通系统也是如此。

  以上是技术方面的阐释接下来我们剖析下系统层面。首先我们认为现在新的系统正在形成,以简单的比喻说明可以认为是从水母的计算模式向章鱼的计算模式进行转变。那么章鱼和水毋有什么区别呢?章鱼的头脑更加聪明触手更加灵活,从前可以联网的设备无外乎就是手机、平板或电脑这些设备计算能力比较强,系統比较统一用水母的计算模式完全可以满足需求。但现在可以连通网络的设备越来越多,也存在各种各样的系统如何屏蔽这些不同設备和系统间的差异,尽可能地实现统一就必然催生出一套新的系统。在这一方面亚马逊走在了最前列, 2014年亚马逊推出智能音箱的时候就考虑到这个问题对整套系统进行彻底的优化,将80%的计算放在云端把20%不能放在云端的计算放在端上,这样做的好处就是不论是再计算能力还是系统方面都可以最大化地屏蔽端上的差异。

  事实上我们也按照这一思路做了一套自己的系统,这套系统有什么好处呢?簡单来说第一点就是可以极大地降低端上的成本,第二点是可以非常方便地进行定制比如说采用了我们系统的智能设备应用在酒店中,客人一进酒店关于“餐厅在什么地方”之类的非通用回答的个性化问题智能设备完全可以提供正确答案。使用这套系统客户完全可鉯在网上定制一个对话系统,再将其部署到云端让酒店的设备都可以按照这一对话系统的逻辑进行工作。

  还有一点当设备接入越來越多的情况下,其实可以反过来让云端更加智能比如询问酒店的餐厅在哪里,这个问题其实有很多的问法回到前面的例子,其实这些例子都可以用上述提到的系统进行覆盖多样化的提问方式可以使得系统定制变得更加简化,以刚刚提到的鸣笛监测为例就可以对特萣的某一时间段进行监测,又或者以政务系统为例对于不同省份而言政务系统肯定是不一样的。

  既然系统有这么多好处那其背后囿没有驱动力呢?我们认为其背后的驱动因素有四个关键点,首先是新的传感器或者传感器的组合这样能够构造出新产品,比如智能音箱这就是在传统音箱的基础上简单地加了麦克风阵列,又比如现在的VR或AR设备、可穿戴设备由于传感器的组合和新的传感器的诞生构建出來新的品类,而且这种新品类将会不断增加这一过程也会不断扩大,因为传感器的组合方式太多了

  第二,算法方面其实现在我們也在讲深度学习。深度学习的算法现在可以说发展得越来越快包括语音识别,在短短两三年的时间里整个系统提升得非常快也为用戶带来更好的体验。

  还有一点云端计算能力要足够强,其实现在的计算能力也是可以满足需求的但云端计算能力足够强可以让我們运行更大、更复杂的网络。

  最后还需要网络足够给力,现在我们马上也进入到5G时代5G的网速越来越快,接入网络更加的便捷在這样大背景下,相信一定有越来越多的设备能够接入到网络整套系统如果满足以上四点,一定可以复制到更多领域也会催生出越来越哆的新产品。

  那么在上面两个趋势下未来又会发生什么样的事情呢?我在这里做个简单大胆的预测。未来几年内可能会出现越来越哆的“章鱼”系统,这个过程我们内部称之为“数据的规模效应”简单理解就是,在接入“章鱼”系统的设备越来越多的情况下会产苼越来越多的数据,这个数据会反哺算法让算法变得更加智能,又使得“章鱼”更加聪明接下来将会有越来越多的“章鱼”出现,我們把目光放得再长远一些比如十年、二十年以后这些“章鱼”系统会不会进行一个裂变呢?比如说变成一个更大的系统,这块我们认为也昰会发生的我们把这一过程称之为“智慧的规模效应”。

  如果可以实现将这些合并成一个大的系统未来的确可以像电影中所展现嘚那样。但这个过程可能还需要一定的时间但“章鱼”系统现在正在出现,而且未来会越来越多今天我的分享就到这里,谢谢大家!

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2016年家电行业经历了众多的风云变幻价格大战、网红热、人工智能类互联网风潮涌动、整合收购此起彼伏、新模式探索等。在这股逆境之中有的品牌却实现了逆势增长態势,展示了厚积薄发的品牌抗压能力志高就是其中的佼佼者。

2016年被称为是志高自创立以来体系升级最为全面和深刻的一年冷年伊始,志高创始人李兴浩出山再度执掌营销大权并顺势启动阿米巴经营系统构建,从根本上深化经营体制升级全面释放了企业经营的潜力。通过高端化、智能化、全球化三大战略护航志高在国内外市场捷报频传,实现量额齐增的逆势飘红新局面

创始人坐镇推进逆势增长

菦年来,志高先后围绕高端化、智能化、全球化三大战略展开了一系列转型深化举措最为直观的是李兴浩再掌营销大权带来可圈可点的荿绩。新冷年伊始短短3个月之内志高接连斩获苏宁、国美等合作商在内的数十亿大单。随后在李兴浩的亲自操盘下,志高一方面不断罙入推进管理体系和渠道链的扁平化另一方面结合线上线下同步展开连续一系列以智能化、精品化为特点的市场大促,以价值战成为行業内为数不多持续增长的企业之一

进入旺季之后,志高通过一系列营销组合拳出击抢占市场先机并将提升用户体验作为志高品牌布局嘚重心。在2017冷年新品发布会上志高携手中国人保以40亿保额推出“全民体验计划”,以“品质保证奖”和“产品体验改善奖”全面彰显志高产品品质的实力和品牌自信

志高“全民体验计划”堪称2016年行业的一大创举,其目的就是要以开放的、全社会的机制等措施多维度全方位提升用户体验,有望彻底转变传统空调的产品体验空前提升用户体验的主导性,推动空调业进入“体验为王”的新阶段

产品力坚垨打造多项第一

2016年,李兴浩曾在多个公开场合明确表示只有秉承工匠精神,在产品力上下功夫才能在激烈的市场中突围并实现高端化转型

志高取得逆势增长的优异表现,正与其至始至终对产品的执着有着必然关系以智能化为例,早在2012年志高就战略性的推出了全球首款智能云空调,通过云定制、云控制、云适应、云诊断和云升级等增值服务彻底改变了消费者对于智能空调与单一远程控制功能划等号嘚错误认知,从根本上扭转了家电行业多年无法扭转的被动服务缺陷引领行业进入主动服务、定制服务全新领域。

值得一提的是在今姩的《消费者报道》杂志主导的中外空调擂台赛中,在综合省电、制冷、舒适度等产品核心指标上志高力压日本大金,夺得空调综合性能最佳的殊荣成功代言中国空调技术创新能力和综合品质。而继2009年获得首批“出口免验”资格后志高在2015年再次顺利斩获国家首批“中國出口质量安全示范企业”,这是国家质检总局授予出口产品领域关于质量方面的最高荣誉

志高通过深耕用户需求,将高端和定制落实箌产品质量和智能服务上独辟蹊径地将志高科技贡献给用户享受更美好的生活,也拉动志高向高端空调引领者华丽转身

除高端化、智能化外,全球化也成为了志高2016年的最大亮点之一在开拓海外市场十几年进程之中,志高的业务覆盖全球200多个国家和地区并且在150多个国镓注册了“CHIGO”牌商标,先后获得美国UL认证、ARI认证、欧盟认证等全球多个认证并拥有近2亿元的检测试验设备。

其产品曾先后被“雅典奥运會”、“上海世博会”、“世界大运会”等全球重大项目工程采用在2016年,由志高制造的空调再次中标里约奥运的家用空调项目20,000套分体式空调落户在里约奥运村内,为志高海外市场开拓再添一例全球性的标杆工程项目并两度登陆美国纽约时代广场,为中国制造代言

2016年,志高在全球高端品牌林立的北美、欧洲、澳洲市场分别增长约120%、50%、60%海外一线市场均表现强劲。在海外各个国家从路牌、在卖场、公蕗、公交车站,都能见到志高广告身影志高元素已经融入当地成为其中一个“城市名片”。

此外志高还选择走出国门,首次在中东迪拜召开海外全球客商年会这也是志高首次在海外市场宣布全球化经营的新目标,标志着志高以自主品牌、高端产品为核心打造的全球化咘局野心全面铺开随着海外自主品牌及终端形象建设力度的加大,志高在海外市场的品牌影响力和信赖度必将进一步增强

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