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智領未來，聲聲入耳：友杰智新AI語音技術再攀高峰
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在這個萬物互聯的時代,語音交互以其便捷、自然的特性,正成為人機交互的核心紐帶。然而,嘈雜的環境、惱人的回聲、重疊的對話,這些因素往往成為流暢語音體驗的“攔路虎”。如何讓設備在任何環境下都能“聽得清、聽得懂、反應快”?友杰智新憑借最新研發成果給出了強有力的答案。
技術突破:場景化算法構筑極致語音交互體驗
近日,友杰智新宣布在AI語音技術領域取得一系列重大突破,成功研發并開始部署落地多項結合具體應用場景的核心語音處理算法,為智能終端帶來前所未有的清晰、穩定與智能的交互體驗:
場景化降噪 (Scenario-based Noise Reduction):
結合命令詞識別(kws)場景的超輕量化降噪算法,針對不同場景(如辦公室,家居,工廠等),不同類型的噪聲(比如 風噪,震動噪聲,水聲等),采用自適應降噪算法,有效過濾干擾噪音,確保語音識別準確。
實際效果:例如,在風扇設備上,該算法能精準過濾、扇葉震動產生的強噪音,確保用戶指令在轟鳴中依然能被準確識別。
命令詞識別專用回聲消除 (AEC for KWS):
專為KWS系統深度優化的回聲消除算法。利用深度學習模型對語音特征進行高精度量化分析,在消除回聲的同時,最大限度減少語音信息損失 。
實際效果:當智能音箱播放音樂時,該技術可有效消除設備自身播報聲對麥克風的干擾,用戶無需提高音量或暫停播放,即可隨時自然打斷并下達語音指令,大幅提升響應速度和用戶體驗。
高指向性波束成形 (Beamforming):
自研高精度波束成形技術,如同為設備裝上“聲音聚光燈”。
有效聚焦目標用戶語音,強力抑制側方及后方干擾(抑制能力>12dB)。
實際效果:在家庭聚會或多人交談的復雜聲場中,設備能精準鎖定并拾取說話者的聲音,過濾背景雜音,確保指令識別準確無誤。
強背景音下的盲源分離 (Blind Source Separation):
突破性自研盲源分離算法,深度解析混疊音頻流。即使在用戶說話時伴隨同方向、高強度背景噪音(>65dB SPL)的極端場景下,也能高保真地提取目標語音(分離度>15dB)。
實際效果:在喧鬧的會議室中,該技術能有效分離不同與會者的聲音,使語音識別系統清晰捕捉并準確轉錄每個人的發言內容。這些結合場景的算法突破,顯著提升了語音識別的準確率、穩定性和用戶體驗,為各類智能設備打造出近乎“無感”的沉浸式語音交互體驗。
場景擴張:加速語音交互“萬物互聯”版圖
友杰智新不僅在技術縱深上持續突破,更在應用場景的廣度上加速布局。在穩固照明、小家電、門鎖、手表、耳機等成熟領域領先地位的同時,公司正大力拓展語音交互的疆界,將技術賦能至更豐富的智能終端:
音頻娛樂與信息入口:智能音箱、平板電腦、AI相框。
視覺與交互融合:IPC攝像頭(網絡攝像機)、AI眼鏡。
創新互動體驗:AI玩具(故事機、教育機器人、智能寵物等)。
創新消費領域:AI情趣用品。
普惠通訊與連接:智能體4G功能手機(提供基礎語音交互的通訊設備)。
友杰智新此次的技術突破與場景擴張,標志著其在AI語音交互領域的綜合實力再上新臺階。通過深入場景的算法創新(降噪、回聲消除、波束成形、盲源分離),解決了復雜環境下的語音清晰度難題;同時,積極將技術落地于音箱、平板、AI玩具、眼鏡、IPC、相框乃至創新消費電子等廣闊新場景。
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