朋友，我能分享你的喜怒吗？阿里语音情感识别框架揭秘-低调大师

朋友，我能分享你的喜怒吗？阿里语音情感识别框架揭秘

2019-02-19 649

小叽导读：情感识别（即，识别开心，忧伤等）现在愈来愈受到人们的关注，因为它可以提升人机交互界面的用户体验，进而提升产品的用户粘性，并在心理医疗健康方面等具有独特价值。基于语音的情感识别尤其具有现实意义，因为基于语音的人机交互界面具有相对较低的硬件要求。但是，在现实中，周围环境中存在着许多噪声，这些噪声将会降低系统的识别性能。在本文中我们提出了一套包含多个子系统的复合情感识别框架。这一框架会深入挖掘输入语音中与情感相关的各个方面的信息，从而提高系统的顽健性。

作者：陶斐、刘刚、赵情恩

会议：ICASSP-2018

研究背景

在现实生活中，基于语音的人工智能系统处在复杂的场景当中，因而会面临各种各样的挑战。对于情感识别来说，主要的挑战来自于两个方面：

周围存在背景噪声，因而传统的特征提取，比如在整句话层面上提取统计参数的方法将受到严重干扰；

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为了让机器听懂“长篇大论”，阿里工程师构建了新模型

小叽导读：本研究我们提出了一种改进的前馈序列记忆神经网络结构，称之为深层前馈序列记忆神经网络（DFSMN）。进一步地我们将深层前馈序列记忆神经网络和低帧率（LFR）技术相结合构建了LFR-DFSMN语音识别声学模型。该模型在大词汇量的英文识别和中文识别任务上都可以取得相比于目前最流行的基于长短时记忆单元的双向循环神经网络（BLSTM）的识别系统显著的性能提升。而且LFR-DFSMN在训练速度，模型参数量，解码速度，而且模型的延时上相比于BLSTM都具有明显的优势。作者：张仕良、雷鸣、鄢志杰、戴礼荣收录于：ICASSP-2018 研究背景近年来，深度神经网络成为了大词汇量连续语音识别系统中的主流声学模型。由于语音信号具有很强的长时相关性，因而目前普遍流行的是使用具有长时相关建模的能力的循环神经网络（RNN），例如LSTM以及其变形

2019-02-20

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小叽导读：本篇文章全面阐述了“机器阅读理解综述及在电商领域的探索”主题，总字数近五千字，预计需要10分钟左右的阅读时间。推荐对深度学习、大数据、自然语言处理感兴趣的童鞋收藏。 ▌研究背景阿里小蜜是阿里巴巴推出的围绕电商服务、导购以及任务助理为核心的智能人机交互产品，在去年双十一期间，阿里小蜜整体智能服务量达到643万，其中智能解决率达到95%，成为了双十一期间服务的绝对主力。阿里小蜜所使用的问答技术也在经历着飞速的发展，从最初基于检索的知识库问答演进到了最新的语义深度建模。近期，阿里小蜜正在开展新的探索，让机器具有如同人一般的阅读理解能力，这将使得问答产品体现出真正的智能，进一步提升服务效率。在问答技术中，最常见的是检索式问答，但存在很多的限制，例如，需要人工进行知识提炼，让机器在事先准备好的问答对基础之上进行检索。而我们经常需要对

2019-02-20

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