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实时互动作为下一代技术基础能力，正在渗透各行各业。尤其是受疫情的影响，人们越来越习惯在线、远程的工作、学习甚至生活。同时社交直播、游戏电竞、金融、保险、医疗等场景也被搬到了线上，实时互动正在支撑着这些人、物及空间之间创新的沟通和交互方式。

在实时互动场景中，语音处理是非常重要的一个部分，比如实时语音识别和实时语音翻译，可以将连续的音频流实时转换成文本，并进行实时翻译，应用在直播实时字幕、会议实时记录等场景，可以大大提高用户体验和沟通效率。

本次，我们邀请了语音处理方面的技术专家，为大家分享语音处理在实时互动领域的最佳技术实践和业务应用。本次，我们邀请了来自百度、讯飞、依图、微  软、声网、数美等企业的语音处理方面的技术专家，分别在4月28日、5月14日为大家分享语音处理在实时互动领域的最佳技术实践和业务应用，欢迎大家报名参与～～

时间地点

活动时间：5月 14 日（星期六） 14:00——16:30

活动地点：线上直播

活动流程

  14:00-14:10   开场

  14:10-14:50  《FastCorrect：语音识别快速纠错模型》谭旭，微软亚洲研究院主管研究员

  14:50-15:30 《Any to Any实时变声的实现与落地》冯建元,声网音频体验算法专家

  15:30-16:10 《如何解决 Iterative 半监督训练在ASR训练中难以落地》李田，数美科技NLP技术负责人

  16:10-16:30   抽奖

嘉宾一

谭旭，微软亚洲研究院主管研究员

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FastCorrect：语音识别快速纠错模型

个人简介：

微软亚洲研究院主管研究员，研究领域包括深度学习、自然语言/语音/音乐、AI内容生成等，在学术会议上发表论文80余篇。研发的机器翻译系统在WMT机器翻译比赛中获得多项冠军，研发的预训练语言模型MASS、AI音乐项目Muzic受到学界广泛关注。在语音合成和识别方面的研究成果（LRSpeech，FastSpeech 1/2，AdaSpeech，FastCorrect 1/2等）帮助微软Azure语音合成和识别服务提升产品体验。

内容简介：

·    语音识别纠错通过检测并纠正语音识别结果中存在的错误，进一步提升识别准确率。目前，大部分纠错模型采用了基于注意力机制的自回归结构，延迟较高，影响模型线上部署。本次报告介绍一种低延迟、高精度的纠错模型FastCorrect系列，通过利用编辑对齐以及多个候选结果，在取得10%的词错误率下降的同时，将模型加速6-9倍，相关研究论文已被 NeurIPS 2021 和 EMNLP 2021 收录。

嘉宾二

冯建元,声网音频体验算法专家

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Any to Any实时变声的实现与落地

个人简介：

美国伊利诺伊理工学院博士，伊利诺伊大学芝加哥分校特聘研究员，Agora音频体验算法专家，十年算法研究从业经验。先后主导过多个实时音频领域的开发项目包括国内首个AI音频编解码器Sliver、实时美声音效系统、实时声纹变声、实时空间音频渲染等产品研发。极客时间《搞定音频技术》栏目讲师。目前负责Agora超高音质音频系统的设计与研发。

内容简介：

随着ASR、TTS技术的演进, 语音识别的准确性和语音合成的自然度都有了极大的提升。这为高质量的实时变声的实现提供了可能。传统的变声利用包括变调效果器、均衡器等音效模块来调整语音的音色，但这种效果器的方式必须依赖手动调节通用性差、且变声效果不稳定。

而基于ASR-TTS架构的AI变声算法可以做到“Any to Any”（把任何人变成任何人）的自动变声同时又不会影响语音的可懂度。同时在RTC领域要求变声要有较高的实时性，端到端的延迟必须小于1s，这对模型的算力和部署都提出了挑战。这次分享我们会围绕以下几个方面进行分享和讨论：

1、 基于传统音效的变声算法的困境

2、 实时变声算法的设计与思考

3、实时变声如何落地与应用

嘉宾三

李田，数美科技NLP技术负责人

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如何解决 Iterative 半监督训练在ASR训练中难以落地

个人简介：

埃塞克斯大学大数据及文本分析硕士，现负责数美科技天净业务体系NLP技术落地，曾先后负责金融评分体系、语音产品孵化和优化、端到端音频事件监测，语音转录，文本语义模型，文本翻译， 模型加速等体系的开发和建设。拥有多年人工智能、机器学习、算法领域经验，在处理语音、文本、图像等场景下的实战经验颇丰。

内容简介：

1、半监督训练在ASR领域的应用

2、半监督训练在ASR领域的进展和问题

3、我们半监督方案解决的问题

4、Improved NIPL解决方案

活动福利

报名直播参与活动，即有机会领取本次精美声网周边，心动不如行动，扫码报名本次活动吧！

活动社群

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提示：直播需要报名后才可以观看