鼎科智能语音AI识别模型系统介绍

鼎科智能语音AI识别模型系统通过语音识别(ASR)、语音合成(TTS)、自然语言处理（NLP）能力及全链路智能语音交互方式，实现人与终端设备在特定环境空间中进行语音交互，给第三方开发商提供完整的语音识别解决方案，通过行业内多种应用场景下的全链路AI+语音服务能力，赋予语音交互模式下的产品及应用高质量的个性化需求，使得行业产品具有“能听、懂思考、能执行”的全新交互体验效果。

系统特点：

1. 完全私有化部署

语音服务和管理平台私有化部署，完全搭建在局域网环境下使用，配合高性能音频识别服务器，完全现实语音识别的高性能识别、合成与处理。传统的语音识别大多采用云服务的方式，在实际的应用中很难保障系统的安全性与稳定性。

2. 技术先进识别准确

基于鼎科语音AI识别多模态建模，采用先进的端到(conformer)深度神经网络与多采样率多场景声学建模，中文普通话识别准确率达99%。

3. 多维度识别模型

基于多维度识别模型我们可以做到以下功能应用：定制识别、语音自动纠错、特定领域语音优化。

4. 定制识别

支持在进行语音大模型训练后，能将个性化的语音转换成所需要的数据、确定语音AI识别、单维度语音AI识别、多维度语音AI识别，支持对鼎科的语音技术进行深度定制，从而提升业务领域的识别准确度。

5. 语音自动纠错

通过语音AI训练模型后，能将语音在不标准情况下达到99%的识别率，提高实际的应用效果。对识别中间结果进行智能纠错，并根据语音的内容理解和停顿智能匹配学习结果中的数据。

6. 易接入

与外部的第三方开发商进行项目、场景、功能配置、学习提供API和多种SDK，接入成本极低。

7. 灵活的接入方式

支持不同的设备终端安卓、IOS和Linux系统、Windows系统、鸿蒙系统的多种接入方式。

8. 抗噪性好

基于人类的听觉感知分析提取具备抗噪性、鉴别性、互补性的特征参数,采用基于声学模型帧级别强制对齐的方法去除垃圾语音，从而达到抗噪的效果。

9. 声学建模技术

基于连接时序分类(CTC)和基于注意力机制的自回归解码(AED)联合训练，采用双向transfomer进行重打分的训练方法保证系统语音的建模标准性与准确性。

10. 毫秒级别低延时识别速度

识别结果响应时间低于300毫秒，并实时展示中间文字结果，快速识别音频流返回语音识别结果。