自然語言處理
採用深度學習演算法，實現超高精度的語音辨識與語意理解，支援多種方言與口音。
神經網路語音合成
運用最新神經網路技術，生成自然流暢的人工語音，音色豐富、情感表達生動。
多模態互動
結合電腦視覺與語音技術，實現語音、手勢、表情的多模態人機互動體驗。
未來已來，聲音定義一切
採用深度學習演算法，實現超高精度的語音辨識與語意理解，支援多種方言與口音。
運用最新神經網路技術，生成自然流暢的人工語音，音色豐富、情感表達生動。
結合電腦視覺與語音技術，實現語音、手勢、表情的多模態人機互動體驗。
TECHNICAL WHITE PAPER · 技術方案
大兮玄女語音技術解決方案——面向全場景的智慧語音互動引擎
玄女語言的一句話定位是讓機器"聽得懂人話、說得出人味、看得見語境",三個短句分別對應超高精度語音辨識與語意理解、神經網路語音合成、結合電腦視覺的多模態互動。方案判斷聲音是繼鍵盤、觸控螢幕之後的第三代人機介面,其滲透是增量而非替代:凡是雙手被佔用、雙眼被佔用、文字能力受限或互動距離受限的場景,聲音都是唯一自然的通道。競爭焦點已從"能不能聽懂"轉向真實嘈雜環境、真實方言口音、真實業務語境下的穩定表現。
普通成年人的自然語速約每分鐘一百八十到二百四十個漢字,行動裝置打字僅三十到六十字,存在三到五倍效率差。方言與口音鴻溝則製造服務不平等:通用模型在帶口音普通話、方言混說、產業行話夾雜下錯誤率成倍上升,年長者與方言區使用者被智慧系統拒於門外。成本側,一個人工客服座席綜合年成本在八萬到十五萬元區間,一分鐘成品配音傳統製作成本可達數十到數百元——神經網路合成把邊際成本壓到接近算力成本,交付週期從天級壓到分鐘級。
引擎採用四層一縱架構:算力與資料底座層、感知層、認知層、表達與互動層,加上貫穿各層的交付與治理平面。架構的隱性主角是資料閉環——"服務即資料、資料即模型、模型即服務":全鏈路信賴度埋點自動辨識值得回流的困難樣本,評測集按方言、噪聲、產業術語分桶,私有化客戶資料預設不出域。面對模組化與端對端兩條技術路線,策略是"介面先行、核心雙軌",按能力語意定義對外介面,核心同時維護兩條生產線,客戶無感知切換。
普通話高精度辨識、限定域語意理解與高自然度合成屬已確立技術,涵蓋全部場景的關鍵需求;方言口音辨識、情感與角色合成、音色客製化屬前沿探索,是差異化主攻方向;多模態融合處於前沿探索至遠期構想。長期價值分三層:已確立技術支撐現金流價值,中性情形下第三年觸及經營損益兩平;方言口音語料庫沿資料飛輪持續增值,構成資料與平台價值;"聲音定義一切"的品類定義價值明確為願景,不進入財務測算。