建立快两年,阿里巴巴达摩院都干什么了?

作者:陈奇锐发布时间:2019-07-29 19:38

  作者: Decode

  达摩院建立快两年之际,机器智能技能实验室抢先展现了一下效果。

  2017年10月,阿里建立了达摩院,掩盖5个研讨范畴,建有14个实验室。除了上述的“机器智能”,达摩院研讨大方向还有数据核算、机器人、金融科技、X实验室。

  机器智能技能实验室侧重于AI相关技能的基础研讨,旗下设有语音实验室、视觉实验室、言语技能实验室、决议计划功能实验室、以及城市大脑实验室。

  近来,达摩院机器智能技能实验室举行了一场小型媒体交流会,几位技能专家向外界介绍了最新效果和发展。

  兼具表现力和稳定性的语音组成技能

  首要,机器智能技能实验室正式发布了新的语音组成技能KAN-TTS(KAN指的是Knowledge-AwareNeural)。TTS(Text-To-Speech,文本到语音)是一种将文字转化成语音的技能,智能音箱、个人虚拟助理都需求这种技能支撑。

  达摩院机器智能语音实验室高档算法专家雷鸣介绍,当时业界商用体系的组成语音与原始音频录音的挨近程度,通常在85%到90%之间,而依据KAN-TTS技能的组成语音可将该数据提高到97%以上。

  简略来说,KAN-TTS组成的语音愈加像真人的语音,“挨近真人韵律的感觉”。

  “咱们新一代的TTS解决计划深度交融了传统TTS和端到端TTS,依据不同范畴的深层Knowledge。”雷鸣介绍道。

  所谓端到端TTS,即不依托范畴常识,依据强壮的深度学习模型、海量数据来生成音频,优势是大大节约规划的作业,并且得到愈加流通、表现力更好的组成语音,但需求很多核算力支撑,并且会呈现丢字、漏字等不稳定的状况。Google的Tacotron和DeepMind的WaveNet都是典型的端到端TTS模型。

  而传统TTS需求花费很多时刻和精力去了解相关的范畴常识,规划难度较高,但胜在组成的语音比较稳定。

  经过将传统TTS和端到端TTS的结合,KAN-TTS结合了两者的优势,充分运用不同范畴的深层Knowledge,组成表现力和稳定性具佳的语音。

  针对不同的需求,机器智能技能实验室供给了“开箱即用”的TTS产品,掩盖5大场景(通用场景、客服场景、童声场景、英文场景和方言场景),具有34个高品质的声响。

  除了“开箱即用”的声响,达摩院这个语音组成计划还能让专业用户定制声响。

  传统语音组成定制需求10小时以上的数据录制和标示,对录音人和录音环境要求很高。“从发动定制到终究交给,需求半年时刻”。而达摩院运用Multi-SpeakerModel与Speaker-awareAdvancedTransferLearning相结合的办法,将语音组成定制本钱下降10倍以上,周期紧缩3倍以上。

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