对于人机交互来说，如何让机器具备良好的听觉，一直是近些年来AI领域不懈追求的目标。2009年前后，深度学习模型用于开始走出学术界，而以语音唤醒、识别、增强和合成为代表的智能语音技术，也逐渐走向成熟。
一个早期典型的例子是，2011年siri的诞生。智能语音成了人与机器之间的沟通交互方式的新跃迁。而后经过十余年的发展，"嘿，siri"式的人机问答已经不再局限于移动终端设备，走进千家万户，广泛应用于各个场景：家居陪伴智能音箱，方便网购的天猫精灵，会议上的同声翻译，出行时的车载语音导航助手等等。
随着越来越多的互联网企业及上游厂商在智能语音赛道的积极布局，智能语音客服、对话式AI应用、AI虚拟助手等产品的取得了进一步质量提升，响应语音更自然，理解问题更准确，并且有了自己的"小情绪"。
身处数字化浪潮的时代，万物互联的趋势不可阻挡。而智能语音作为当下人机交互的关键接口，正处于与实体经济深度融合碰撞的时期。随着应用场景的进一步下沉和拓展，我们也看到不少挑战性的问题，比如：如何识别说话人身份、如何识别方言、如何消除歧义等等都是最新的研究热点。
一项技术走向成熟的背后，往往蕴含着一些潜质，这其中包括它在实际应用中的创新能力，以及它更有潜力的演进方向。展望下一个阶段，智能语音技术也必会出现新的演进趋势，例如：深度集成的AI语音芯片能否取代云端运行模型的模式？多模态融合、无监督学习、脑学科交叉融合的创新研究能否取得突破性成果？我们拭目以待。
那么，智能语音技术在各大企业中实践探索中都遇到了哪些真实的生产问题？又是如何解决的？取得了哪些进展？行业出现了哪些新变化？下一步的发展趋势又会有哪些？"AISummit全球人工智能技术大会"智能语音技术专场带给你深度思考！
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2.语音评测技术实践：语音发音纠错技术方面结合作业帮的高并发场景，提出了多任务知识迁移、多模态特征融融合方案，很大程度上提升提升模型的因素区分能力和噪声环境下的检错能力。并针对语音评测落地难的痛点，提出了高性能的云端一体化测评技术。
1.语音识别技术在办公场景中的应用进程：办公邮件、即时通讯中的语音输入办公语音助手、实时字幕&会后转写。
2.解决思考：会议智能化、效率提升。
3.挑战与机遇：语音识别任务的挑战、下游任务带来的挑战、会议提供额外的信息。
4.重点算法工作介绍（端到端语音识别系统）：Transducer&CIF、动态+静态热词、Context-aware。
1.高水平语音合成系统背景介绍及问题分析。
2.高水平语音合成系统设计思考与实现。
3.实验评估。
4.未来工作展望。
1.SOUL社交元宇宙场景下的端到端语音识别
2.多模态语音合成技术的构建路线
3.在语音安全和语音交互等业务场景下的应用
1.语音识别在58同城的应用场景：AI智能语音应用、语音识别链路介绍、挑战与技术路线
2.基于WeNet的模型优化工作：半监督训练、EfficientConformer、模型压缩
3.端到端语音识别的部署方案：自研引擎架构、Wenet解码服务部署、流式/非流式解码性能测试
宋旸在百度工作7年，从事算法研发工作。2015年加入作业帮，为智能中台部负责人，为公司各业务输出包括数据挖掘、NLP、语音在内的中台技术能力，先后负责搜索答疑、个性化推荐、智能质检、语音评测、服务智能化调度等方向。
张骏长期从事语音识别、语音唤醒等语音算法研究与应用，经验丰富。2018年加入字节跳动AILab智能语音团队，目前主要负责智能办公、智能硬件、智能客服等方向的语音技术方案建设。
刘忠亮硕士毕业于中科院研究生院，目前在SOUL担任语音算法负责人，曾任职于搜狗AI交互部和陌陌大数据部。近10年主要从事语音唤醒、语音识别、语音合成、音频音乐理解等语音技术体系的研发工作，主要应用于输入法、手机助手、智能硬件、语音安全等语音交互和语音理解业务场景，致力于打造最好的可落地的语音技术。
周维，58同城AILab语音算法部负责人、算法架构师，负责语音识别、语音合成算法研发。2016年硕士毕业于中国科学院大学，毕业后参与对话式AI产品方向创业，2018年5月加入58同城，曾先后参与智能客服、智能外呼、智能写稿等AI项目的NLP算法研发，2019年开始主攻语音算法方向，带领团队从0到1自主研发58同城语音处理引擎中的语音算法。
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