百度大脑语音能力引擎论坛在京召开，现场，百度语音首席架构师贾磊正式提出基于复数CNN网络的语音增强和语音识别一体化端到端建模技术，该方法抛弃了数字信号处理学科和语音识别学科的各种先验假设，消除学科间壁垒，直接端到端进行一体化建模。相较于传统基于数字信号处理的麦克阵列算法，错误率降低超过30%。
这项技术无需任何数字信号处理和语音识别学科的先验假设，复数CNN网络内存占用少于200K，可以内置到百度鸿鹄芯片内部。利用进场数据和纯粹依靠仿真数据，就可以获得足量的远场训练数据，整个过程是从原始多麦克信号到识别文字的一个端到端训练，整个优化过程只有字错误率两集一个优化准则。
百度语音首席架构师贾磊表示，“这项技术完成了数字信号处理和语音识别这两个领域的技术革命，用端到端一个声学模型，不需要任何领域行业的支持，解决两个跨领域的语音识别问题。”
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