联想智能语音技术白皮书-84页_4mb

联想智能语音技术白皮书2023版总结

智能语音技术发展背景

• 智能语音技术从20世纪50年代起步，经过萌芽期、起步期和变革期，当前进入发展高峰期。
• 技术演进：从早期的数字识别系统（如Audery、Shoebox）到基于深度学习的混合框架（DNN-HMM），再到端到端ASR（CTC、Transducer、LAS）和副语言属性分析。
• 市场规模：预计2030年消费级应用超700亿元，企业级应用规模将达千亿。

联想语音技术布局

• 自2011年起投入研发，覆盖声学前端、唤醒、识别、合成等全栈技术。
• 产品线支持：PC、手机、平板、IOT设备等。
• 行业赋能：智慧教育、智能客服、车载座舱、会议系统等。

核心技术攻关与创新

• 前端信号处理：包括VAD、AEC、噪声抑制、波束形成等七方向优化。
• 语音唤醒：两阶段模型平衡响应速度与准确性。
• 语音识别：混合架构（DNN-HMM）与端到端（CTC、Transformer-Transducer）并行应用，支持中英文混合、多场景实时部署。
• 语音合成：端到端深度学习框架，提升自然度。
• 副语言分析：声纹识别、音频分类等提升交互智能性。
• 端侧AI芯片应用：如LA2芯片实现低功耗声纹唤醒。

服务平台架构

• 分三层次：网络代理、业务控制、存储数据库。
• 提供语音识别/Synthesis/APIs等SaaS服务，支持高并发调用。

应用场景落地

• 乐语音助手：预装主流手机，支持设备操控、系统设置。
• 智能座舱：联合汽车业务打造多模态交互。
• 客服质检：支持实时抓取、性别/情绪识别。
• 教育领域：“联想英语听说系统”实现自动评分。

技术展望

• 多模态交互达到“类人”水平
• 生态走向开放互联（Matter标准）
• 离线语音技术增强设备渗透率