贾瀞雯看着那份测试报告,眉头皱起来。



百分之六十二,意味着每三句话里就有一句识别错误。



这样的产品,根本没法用。



“瓶颈在哪儿?”她问。



“数据。”张涛说,“语音识别需要大量标注好的语音数据。



我们没有这方面的积累,要从零开始收集。



还有算法,现有模型对噪声、口音的适应性很差。”



贾瀞雯记下这些,当晚就汇报给了陈浩。



陈浩听完,沉默了一会儿。



“百分之六十二,比我预期的好一点。”他说,“我本来以为会更差。”



“那怎么办?”贾瀞雯问。



“别急。”陈浩说,“语音识别是长期工程。



先收集数据,优化模型。



我把手头一些资料发给你,可能有用。”



几天后,贾瀞雯收到一个压缩包。



里面是几十篇论文和技术文档,都是关于语音识别的最新研究。



有些是英文的,有些是中文的,还有一些是手写的笔记——陈浩的字迹。



她把这些资料转给张涛。



张涛看了之后,兴奋地打电话来:“贾总,这些资料太及时了!有几篇论文正好解决了我们遇到的问题。”



接下来的几个月,语音搜索团队边学边做。



数据从几万条积累到几十万条,模型从简单到复杂。



准确率从百分之六十二慢慢爬到百分之六十七、六十九。



但到了百分之七十,又卡住了。



“七十是个坎。”张涛在评审会上说,“再往上,需要的计算量和数据量成倍增加。



我们现有的算力不够,数据也不够。”



“需要什么?”贾瀞雯问。



“至少再翻一倍的服务器,还要更多的标注数据。”张涛说,“投入可能要翻番。”



贾瀞雯算了一下。



翻番意味着把移动广告联盟的全部盈余都投进去,甚至还要从其他项目抽资源。



她犹豫了。



当晚的视频,她把这个难题抛给陈浩。



陈浩听完,没马上回答。



他拿起笔,在纸上画着什么。



“瀞雯,我想到一个思路。”他说,“传统的语音识别,是把声音转成文字,再用搜索去匹配。



但有没有可能,跳过一个环节?”



“什么意思?”



“直接建立声音特征和搜索结果之间的关联。”陈浩说,“比如用户说‘天气预报’,系统不是先识别成‘天气预报’这几个字,再搜天气。



而是直接从声音特征匹配到天气这个意图。”



贾瀞雯想了想:“听起来很抽象。


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