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识别准(ASR)
本系统的语音识别的声学模型采用卷积神经网络和N-gram语言模型。在短语识别上的准确率比其他模型来的高,实际电话应用场景下用户使用短语来的频繁。
听得懂(NLP)
基于日均 400 万对话数据沉淀的神鹤大模型,采用深度学习进行语义处理,再通过意图识别模型预测用户意图对应的功能节点。能够在长难句、口语表达不规范等情况下识别用户主要意图。
说得好(TTS)
采用神经网络语音合成引擎,只需要通过某个人的大型数据集,就可以训练出与预期音色一致的合成音,并且具备音律联合优化能力,及高保真音频生成能力。
通信能力强(FS)
基于降噪模型,有效降低噪音影响,同时,我们系统基于分布式FS开发,支持数万并发的弹性能力。
声音驱动表情算法
基于大模型技术及神经渲染能力,我们构建了可以通过图灵测试的声音驱动表情技术。
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