不論是“勒是霧都”的重慶，還是遍地“靓女靓仔”的廣東，“吳侬軟語”的江浙，方言都是各地極具特色文化名片。一方面，方言附着極大的親切感，另一方面，方言也承載着各地強烈的情感認同與文化價值。

科技發展中的語言交流，不能遮蔽地方性的文化和知識。

考慮方言識别存在文化保護的更高立意，同時也在将老年、弱勢群體并入科技生活。思必馳放大全鍊路語音系統應用在方言的識别、理解、合成上，在家居、銀行大廳等應用場景落地，形成了能聽懂“方言”的醫療陪伴音箱、智能客服機器人等多樣化的産品，可識别粵語、四川話等多種方言。

語音識别好比機器的“聽覺系統”，讓機器通過識别、理解，将語音信号轉變為可理解的文本。漢語語音識别的研究起始于70年代，經曆四十餘年發展，得益于技術的演進和海量數據的積累，一般場景下普通話識别都能達到較好的識别效果。但“口音、方言”仍是全球諸多人機交互公司共同面對的挑戰。

為了探究方言、口音對語音識别系統的影響，2018 年華盛頓郵報，Globalme 、Pulse Labs （語音研究公司）合作，對市場主流智能音箱進行測試，事實證明智能音箱不能對方言“通吃”。

多音多義，使用情境各不同。以中文為例，不僅是在文字使用習慣上（例如，“老後悔了”），讀音上也存在差異性（“插”讀“擦”，“胡”讀“福”）。标準普通話由21個聲母和39個韻母組成，上海方言中卻包含34個聲母和54個韻母，不同方言就是不同數量的聲韻母組合。同時，語音識别是一個強場景關聯的技術，不同使用情境，方言識别效果存有差異。針對性的聲學模型 語言模型訓練是一個長期的過程。

需要豐富的語料用以訓練。可以理解為機器的“詞彙量”，思必馳基于多年語音交互領域的研究，積累了大量基于場景化的數據，铢積寸累地汲取方言語料，不斷更新、完善語音數據資源庫的建設。

需要持續地研究文化、語素、音素，專業人士、方言專家的參與，會讓方言識别效果事半功倍。

面對低資源環境，如何提升語音識别準确率？思必馳研發了多種跨語言預訓練、聯合學習、遷移學習的技術，使用較少的數據，來實現方言識别效果的提升。

跨語言預訓練模型

跨語言預訓練，簡言之，就是利用大量的有監督或無監督文本，例如用普通話來作為它的基底得到通用的預訓練模型，在此基礎上疊加少量的方言數據進行模型訓練。伴随後期積累起來的方言、垂直場景數據。“煉丹爐”就可以不斷提高模型性能表現，從而提升識别率。

多語言聯合學習，例如考慮到貴州、四川地理位置上的接近性，因而語言近似性較高。在方言數據樣本低資源下，思必馳将近似性語言進行聯合學習，從而降低模型的識别難度。

自研的小樣本遷移學習技術，用較少的數據量，可以快速實現場景體驗優化。例如使用少量帶标注的文本數據，即可對标點斷句進行優化，相對傳統模式調優，節省了83%的數據量。

使用聯合學習和遷移學習的識别後處理技術

在實際應用中，滿足大規模快速自定制的模型，是企業方的切實需求，一是低門檻快速定制，二是能擁有足夠的自主權。思必馳方言識别技術，同時具備快速高效的場景化定制能力。通過數據的快速收集和場景模拟，結合自主研發的識别模型自訓練系統，短時間内顯著提升方言識别模型在應用領域的效果，滿足業務需求。

對于有多語言混合需求的集成商，思必馳運用多混合識别模型，在完成識别特定方言的同時，還可識别普通話，最多支持十多種方言的識别。例如，中川混讀模型可以同時識别四川話和普通話。

目前，思必馳提供基于雲 端混合引擎的連續語音識别，支持四川話、粵語、上海話、閩南語、陝西話、山東話等十幾種方言識别。

探索人機交互的自然、流暢發展，語言的交流一定要足夠人性化。

重慶農商行客服機器人刷屏朋友圈，TA能聽懂四川話，順暢完成餘額查詢、轉賬等操作，面對說慣了四川話的老一輩人們，這個功能太友好。

基于廣泛的生活場景，思必馳與合作夥伴一起将人性化交互的主動權交給用戶，聆聽更多“新聲”。

在家裡，美的空調/熱水器烤箱等産品均支持多種方言（粵語，四川話，山東話，上海話）識别，方言轉普通話等模式，各色鄉音無縫交流。思必馳智能醫療音箱亦能聽懂方言、重口音普通話，充當家庭醫生安心相伴。

汽車裡，支持四川話的語音識别服務，導航都略帶一絲“麻辣味”。某城市地鐵站内，自助售票機支持普通話/中英混合/英語/粵川滬等多語種及方言的識别，準确識别“(lei)崗站、“東湧(chong)站”等冷門、多音字的站名，乘客語音問詢、購票更自由。

會議室裡，語音識别入鄉随俗，用“方言”的特技展現出出色的工作能力。

伴随AI語音技術普惠式發展并逐漸下沉，讓不會拼音、不會普通話，隻會方言的老年人，可以通過方言識别實現無障礙交流，這是可見的事實。廣袤的華夏大地，科技反哺傳統，正守護着多彩語言文化的燦爛文明。

當下來講，加強對“方言字詞”、“方言音标”标準化建設，讓TA更懂人們的聲音。未來随着語音識别自适應能力越強，不受特定人、口音、方言的影響的識别技術将指日可待。

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