自然语言处理
采用深度学习算法，实现超高精度的语音识别和语义理解，支持多种方言和口音。
神经网络语音合成
利用最新的神经网络技术，生成自然流畅的人工语音，音色丰富，情感表达生动。
多模态交互
结合计算机视觉和语音技术，实现语音、手势、表情的多模态人机交互体验。
未来已来，声音定义一切
采用深度学习算法，实现超高精度的语音识别和语义理解，支持多种方言和口音。
利用最新的神经网络技术，生成自然流畅的人工语音，音色丰富，情感表达生动。
结合计算机视觉和语音技术，实现语音、手势、表情的多模态人机交互体验。
TECHNICAL WHITE PAPER · 技术方案
大兮玄女语音技术解决方案——面向全场景的智能语音交互引擎
玄女语言的一句话定位是让机器"听得懂人话、说得出人味、看得见语境",三个短句分别对应超高精度语音识别与语义理解、神经网络语音合成、结合计算机视觉的多模态交互。方案判断声音是继键盘、触屏之后的第三代人机界面,其渗透是增量而非替代:凡是双手被占用、双眼被占用、文字能力受限或交互距离受限的场景,声音都是唯一自然的通道。竞争焦点已从"能不能听懂"转向真实嘈杂环境、真实方言口音、真实业务语境下的稳定表现。
普通成年人的自然语速约每分钟一百八十到二百四十个汉字,移动端打字仅三十到六十字,存在三到五倍效率差。方言与口音鸿沟则制造服务不平等:通用模型在带口音普通话、方言混说、行业黑话夹杂下错误率成倍上升,老年与方言区用户被智能系统拒之门外。成本侧,一个人工坐席综合年成本在八万到十五万元区间,一分钟成品配音传统制作成本可达数十到数百元——神经网络合成把边际成本压到接近算力成本,交付周期从天级压到分钟级。
引擎采用四层一纵架构:算力与数据底座层、感知层、认知层、表达与交互层,加上贯穿各层的交付与治理平面。架构的隐性主角是数据闭环——"服务即数据、数据即模型、模型即服务":全链路置信度埋点自动识别值得回流的困难样本,评测集按方言、噪声、行业术语分桶,私有化客户数据默认不出域。面对模块化与端到端两条技术路线,策略是"接口先行、内核双轨",按能力语义定义对外接口,内核同时维护两条生产线,客户无感知切换。
普通话高精度识别、限定域语义理解与高自然度合成属已确立技术,覆盖全部场景的关键需求;方言口音识别、情感与角色合成、音色定制属前沿探索,是差异化主攻方向;多模态融合处于前沿探索至远期构想。长期价值分三层:已确立技术支撑现金流价值,中性情形下第三年触及经营盈亏平衡;方言口音语料库沿数据飞轮持续增值,构成数据与平台价值;"声音定义一切"的品类定义价值明确为愿景,不进入财务测算。