思必驰xiaochi获2020 AESR“口音种类识别“冠军和“口音英语语音识别”亚军

思必驰-上海交通大学智能人机交互联合实验室10篇论文被INTERSPEECH 2020正式收录

就因为外交部给打了广告所以就飘了？

自然语言对话系统正在覆盖越来越多的生活和服务场景，同时，其理解能力和对精细知识的对话召回率在技术上仍有很大挑战。

2018年6月，思必驰完成D轮5亿元融资，由元禾控股、中国民生投资集团领投，深创投、富士康、联发科跟投。十年技术不断创新的积累、五年面向智能终端赋能的产业化拓展，思必驰已成长为国内语音AI新生代中的领军企业。

本文提出一种多智能体对话策略MADP(Multi-Agent Dialogue Policy), 相比于普通的基于深度强化学习的对话策略，MADP不仅学习更快，也更适合于领域扩展和迁移。

为了更好地将无标注数据用于SLU任务，我们提出了一种针对SLU半监督训练的对抗对任务学习方法，把一个双向语言模型和语义标注模型结合在一起，这就减轻了对标注数据的依赖性。

在前端做了说话人自适应，后端辅以声学模型的自适应，在不同环境下不同说话人的识别结果有提高

这一篇论文是对思必驰声纹识别技术的详细剖析。

本文在思必驰之前开发的极深卷积神经网络VDCNN基础上，通过引入残差学习得到VDCRN模型进一步提升模型鲁棒性。