第397章 断层领先！＆还让不让人活了！！（1 / 3）

  第394章 断层领先！＆还让不让人活了！！

  “小悠”与其他语音助手的技术代差，牵扯到多重领域多重因素。

  首先自然是技术上的领先。

  目前，他们已在原有架构上，融合了“端到端语音识別架构”。

  即：將语音信號直接映射到文本，跳过传统hmm的“声学模型—语言模型”分步处理流程。

  结合hmm—gmm混合模型的端侧部署，使得“小悠”的语意理解能力，远超传统算法构建的语音模型！

  识別延迟降低40%，准確率提升至95%！

  同时，通过自研的压缩算法，他们將混合模型参数，从100mb压缩至25mb，以適配微光s1等千元机。

  也包括后续的微光2。

  而三星的“svocie”，因模型笨重，仅能在旗舰机型运行。

  其二，数据维度上的降维打击！

  毫不夸张的说，“小悠”从诞生起，便站在“数据富矿”之上。

  悠米社区、极光微博、微信等社交平台，日均10亿+的聊天消息、公开动態，以及往日沉淀的海量数据，构成了“千亿级真实语境训练集”！

  海量数据的投喂，使得“小悠”。。

  另一方面，口袋钱包的海量交易记录、星光手机的数千万用户使用日誌，使得小悠能深度理解“生活服务类指令”。