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內容簡介

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達摩院成立兩年多，機器智能技術實驗室展示了一下成績。 2017 年 10 月，阿里成立了達摩院，覆蓋 5 個研究領域，建有 14 個實驗室。除了上述的「機器智能」，達摩院研究大方向還有數據計算、機器人、金融科技、X 實驗室。 ... 機器智能技術實驗室側重於 AI 相關技術的基礎研究，旗下設有語音實驗室、視覺實驗室、語言技術實驗室、決策職能實驗室、以及城市大腦實驗室。 近日，達摩院機器智能技術實驗室舉辦了一場小型媒體溝通會，幾位技術專家向外界介紹了最新成果和進展。 ... 兼具表現力和穩定性的語音合成技術 首先，機器智能技術實驗室正式發布了新的語音合成技術 KAN-TTS（KAN 指的是 Knowledge-Aware Neural）。TTS（Text-To-Speech，文本到語音）是一種將文字轉化成語音的技術，智能音箱、個人虛擬助理都需要這種技術支持。 達摩院機器智能語音實驗室高級算法專家雷鳴介紹，當前業界商用系統的合成語音與原始音頻錄音的接近程度，通常在85%到90%之間，而基於KAN-TTS技術的合成語音可將該數據提高到97%以上。 簡單來說，KAN-TTS 合成的語音更加像真人的語音，「接近真人韻律的感覺」。 ... 「我們新一代的 TTS 解決方案深度融合了傳統 TTS 和端到端 TTS，基於不同領域的深層 Knowledge。」雷鳴介紹道。 所謂端到端 TTS，即不依靠領域知識，基於強大的深度學習模型、海量數據來生成音頻，優勢是大大節省設計的工作，並且得到更加流暢、表現力更好的合成語音，但需要大量計算力支持，而且會出現丟字、漏字等不穩定的情況。Google 的 Tacotron 和 DeepMind 的 WaveNet 都是典型的端到端 TTS 模型。 而傳統 TTS 需要花費大量時間和精力去了解相關的領域知識，設計難度較高，但勝在合成的語音比較穩定。 通過將傳統 TTS 和端到端 TTS 的結合，KAN-TTS 結合了兩者的優勢，充分利用不同領域的深層 Knowledge，合成表現力和穩定性具佳的語音。 針對不同的需求，機器智能技術實驗室提供了「開箱即用」的 TTS 產品，覆蓋 5 大場景（通用場景、客服場景、童聲場景、英文場景和方言場景），具備 34 個高品質的聲音。 ... 除了「開箱即用」的聲音，達摩院這個語音合成方案還能讓專業用戶定製聲音。 傳統語音合成定製需要10小時以上的數據錄製和標註，對錄音人和錄音環境要求很高。「從啟動定製到最終交付，需要半年時間」。而達摩院利用Multi-Speaker Model與Speaker-aware Advanced Transfer Learning相結合的方法，將語音合成定製成本降低10倍以上，周期壓縮3倍以上。 也就是說，用1小時有效錄音數據和不到兩個月製作周期，就能完成一次標準 TTS 定製。 此外，普通用戶也可以自己定製「AI聲音」，只需手機錄音十分鐘，就能獲得與錄製聲音高度相似的合成語音。 ... 語音、自然語言、視覺各領域都有新成績 除了公布新語言合成方案，機器智能技術實驗室還亮出了新成績。 機器智能技術實驗室透露，阿里AI在國際頂級技術賽事上獲得了40多項世界第一，入選了近400篇國際頂會論文。具體到細分領域，機器智能技術實驗室最近都有不同建樹。 語音領域，2019年1月機器智能技術實驗室在國際頂級對話系統評測大賽（DSTC-7）上獲得雙料冠軍，將人機對話準確率的世界紀錄提升至94.1%，並於2019年7月開源了創造這一記錄背後的人機對話模型 ESIM。 事實，該算法模型提出了兩年多，已被包括谷歌、facebook在內的國際學術界在200多篇論文中引用。 ... 自然語言理解方面，機器智能技術實驗室在 6 月的 MS MARCO 文本閱讀理解挑戰賽中，擊敗了 Facebook和微軟，創造了閱讀理解能力測試的新紀錄，並在開放域問答任務上超越人類閱讀水平。 MS MARCO 挑戰賽是 AI 閱讀理解領域的權威比賽，參賽機構提供的 AI 模型需要在搜尋引擎返回的網頁文檔中，找出 100 萬個問題的正確答案。 阿里方面介紹，阿里 AI 模型的突破在於提出了基於 「融合結構化信息 BERT 模型」 的 「深度級聯機器閱讀模型」，可以模仿人類閱讀理解的過程，先對文檔進行快速瀏覽，判斷，然後針對相應段落進行精讀，並根據 「自己的理解」 回答問題。 達摩院機器翻譯技術團隊已實現了48個語言翻譯方向，支持俄、西、法、阿、土，泰、印尼、越南等多種語言翻譯，其中電商覆蓋了大部分語向和場景，超越了谷歌和亞馬遜，日調用量達到17.9億次。 ... 在機器視覺領域，機器智能技術實驗室在圖像搜索、大規模圖像識別、視頻分析、線下視覺智能等領域都有所建樹。其中，圖像搜索領域，阿里 AI 的向量引擎比Facebook快6倍。 機器智能技術實驗室在 6 月份剛剛結束的 WebVision 競賽中，阿里 AI 以 82.54% 的識別準確率，擊敗了全世界150多支參賽隊伍，獲得冠軍。機器智能技術實驗室稱，阿里 AI 目前可以識別超過 100 萬種物理實體。 WebVison 是目前圖像識別領域最權威的競賽之一，專注於物體識別，被譽為接棒 ImageNet 的大規模圖像識別競賽。 7 月，在CVPR2019舉辦的LPIRC（低功耗圖像識別挑戰賽）中，阿里AI獲得在線圖像分類任務第一名。在挑戰賽使用的訓練數據集上，阿里AI實現了67.4%的分類精度，比官方提供的基準線高3.5%。 值得注意的是，上述只是達摩院旗下機器智能技術實驗室的進展和成績。 本文圖片均來自於網絡，如有侵權，請聯繫作者刪除，謝謝！

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