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北京市科學技術獎候選項目公示
2019/09/09 | 作者:科技发展部 | 【 【打印】【關閉】

  我單位申報的“智能語音能力平台關鍵技術及其在智能客服行業應用”項目擬申請提名2019年度北京市科學技術獎,特進行公示。公示期: 2019 9 9 日 至 2019 9 15 日,公示期内如对公示内容有异议,请您向大中华彩票声学研究所科技发展部(公示单位科管部门名称)反映。

  聯系人及聯系電話:金老師 010-82547935

  公示內容:

  項目名稱:智能語音能力平台關鍵技術及其在智能客服行業應用

  候選單位(含排序):1、大中华彩票声学研究所 2、北京中科信利技術有限公司 

  候選人(含排序):01顔永紅 02張鵬遠  03徐及 04程高峰 05王文超  06黎塔 07周軍  08趙慶衛  09劉建  10王麗  11徐曉豔 12洪密 13郝銳朋 14梁宏 15賴勝娟

  項目簡介:

  隨著我國經濟的飛速發展,各個行業的企業客戶服務業務也迅猛發展。但傳統客服中心的種種缺陷嚴重影響業務的順利開展,例如按鍵式交互系統菜單繁瑣複雜、層級過深,嚴重影響用戶體驗;客戶呼叫需求量巨大,現有人工坐席供不應求;傳統人工質檢的錄音抽檢率常小于1%,覆蓋率很低。針對上述需求,本項目自主研發了智能語音能力平台和智能語音客服系統。該系統極大地提高了用戶的交互體驗,全面覆蓋了企業100%的質檢工作;同時可以顯著減少企業客服人力,降低企業運營成本,助力企業快速發展。

  主要技術創新點:

  1.創新性地提出了基于映射門控循環神經網絡單元與擴展窗輸入的循環神經網絡建模算法。對現有的主流循環神經網絡單元進行了簡化,設計了計算複雜度更低、收斂速度更快的循環神經網絡基本單元,提出了能夠更好利用深度神經網絡上下文信息的聲學模型,並完成了高精度、低功耗的線上通用智能語音識別系統的構建。

  2.提出了一種高性能、高效率的可解釋神經網絡語言模型,克服了傳統神經網絡語言模型正則化複雜、梯度消失、計算效率低等問題;提出了一種基于最大後驗估計的可解釋神經網絡語言模型自適應方法,解決了低資源條件下訓練數據中的語言現象難以覆蓋測試數據中常見語言現象的問題。

  3.提出了理想浮值掩蔽方法和基于等化消除模型的兩階段語音增強處理模型,解決了複雜聲學環境和信道對目標語音産生畸變的問題。提出了一種基于約束序貫隱馬爾可夫模型的噪聲建模方法。所研發的前端處理系統顯著提升了複雜環境和信道條件下的語音質量。

  4.提出了基于多時間尺度的深度說話人特征提取技術,從多維角度對說話人的發音特征進行學習,並通過聯合分類和距離度量學習的方法實現說話人特征的類間方差最大化和類內方差最小化,構建了泛化能力強、特征區分性明顯的說話人識別系統。

  該項目取得的創新成果包括發表論文161篇(含SCI檢索36篇);獲得授權發明專利34項,申請發明專利39項;獲得軟件著作權15項;獲批國家標准1項。該項目研發的智能語音能力平台和智能語音客服系統,總體達到國際先進水平,提升了我國客服領域的智能化水平。我司先後爲中移在線和中國電信提供語音識別和語音合成引擎,支持中移在線23個省級分公司上線智能客服語音分析系統,支持中國電信20個省級分公司上線智能客服語音導航系統。我單位與其他合作夥伴合作,已在廣發銀行、甯波銀行、蘇甯電商、平安、河北高速等60余家客戶上線智能語音客服系統,産生直接經濟效益超過九千萬元。

  大中华彩票声学研究所

  科技發展部

  201999

 
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