CTI论坛(ctiforum.com)7月14日消息（编译/老秦）: 位于犹他州的Cypher已经开发出一种技术，这种技术利用深层神经网络来识别语音元素，去除语音通信中的背景噪声。
根据Cypher的CEO约翰·沃克（John Walker）和首席战略官约翰·尹（John Yoon）的介绍，除了神经网络技术，这个解决方案还使用了数学和模式识别技术来检测人的声音，将噪音与主要讲话者的声音相隔离，忽略所有的背景噪声。
沃克（Walker）介绍说，在最近的测试中，该项技术在Amazon Echo's Alexa上的自动语音识别过滤精度提高了121%，这是当背景噪声存在时候的数据。他补充说，测试包括相当复杂的查询，比如一个特定城市的天气如何，这不是仅需要一个字来回答的简单问题。总的来说，测试包括了195种开放式查询。
据该公司介绍，ASR过滤解决方案完全是基于软件的，可以嵌入到现有的芯片当中。
沃克说，背景噪音问题越来越困扰大多数时间依靠移动设备进行通信的人群，他们经常处于嘈杂的环境当中，并且越来越依赖个人助理Alexa等工具。
在Cypher与Harris于今年早些时候进行的一项调查显示，61%的手机用户表示由于背景噪音的存在他们不得不结束通话。吵闹的环境例如餐馆或咖啡馆（67%）、婴儿啼哭的地方（49%）、繁忙的城市人行道（47%）和机场（39%）。
调查还发现，有近四分之三（74%）的手机用户对手机是否可以控制背景噪音这样的功能感兴趣。
按照Cypher高管的说法，这个调查结果显示，市场急需一个更好的解决方案来处理背景噪音。
“所有其他的降噪解决方案将其看作是一个声音问题，”尹（Yoon）说。“而我们的首席执行官约翰·沃克（John Walker）和我们的团队的大部分人则将它看作是一个计算机科学问题，所以他们着重于深层神经网络，而不是寻求抑制噪声，用这种方式研究语音匹配模式。”
根据尹（Yoon）的说法，这种技术致力于发现语音元素，通过移动设备或个人助理处理引擎传递这些元素。因此，Cypher技术的表现要三到四倍地优于现有最好的降噪方案，尹（Yoon）介绍说。
这项技术将在今年秋季与思科一起进入公共安全市场（警察、消防等），沃克（Walker）介绍说。
沃克补充道，根据调查，对于当今的噪音消除解决方案，电话运营商、消费者、提供私人助理解决方案的企业以及使用它们的人们都不是很满意的，所以他希望Cypher的技术在一年内获得市场的认可。
声明:版权所有 非合作媒体谢绝转载
声明:版权所有 非合作媒体谢绝转载
