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百度刘洋：智能语音-从 DNN 到 LSTM

DNN

LSTM

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百度世界2015大会，百度技术部刘洋就百度在智能语音技术上的重大创新进行解读。

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智能语技术

刘洋

百度语技术部

CONTENTS

· 语技术

1/ 语识别 2/ 语交互 3/ 语合成 4/ 声纹验证 5/ 频内容检索

· 语开放

1/ 开放能 2/ 业解决案 3/ 开放未来

语识别 - 语识别精度不断提升

100%

95%

90%

85%

80%

2012年1

2013年1 

2014年1 

2015年1 

DNN模型

基于mel-bank的

带 CNN 模型

区分度模型

LSTM 模型

语识别 - LSTM声学模型

长短时记忆络模型

LSTM，long-short term memory



·算法优势 

1.长时间的轨迹记忆和瞬态记忆的统

2. 模拟脑选择性遗忘

3. 更精准的轨迹建模

·技术创新 

1.混合多层结构

2.解决海量数据训练的效率和稳定性问题 

传统模型单元

遗忘门

络输出

输出门

输门

络输

记忆单元

长短时记忆单元

络输

络输出

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百度刘洋：智能语音-从 DNN 到 LSTM

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