近日，阿裡巴巴達摩院機器智能實驗室推出了新一代語音識别模型DFSMN，将全球語音識别準确率紀錄提高至96.04%（這一資料測試基于世界最大的免費語音識别資料庫LibriSpeech）。
開源位址：
https://github.com/tramphero/kaldi
達摩院機器智能實驗室的語音識别團隊主導了這個模型的研發，并宣布向全世界企業與個人開源。對比目前業界使用最為廣泛的LSTM模型，DFSMN模型訓練速度更快、識别準确率更高。采用全新DFSMN模型的智能音響或智能家居裝置，相比前代技術深度學習訓練速度提到了3倍，語音識别速度提高了2倍。
圖：阿裡在GitHub平台上開源了自主研發的DFSMN語音識别模型
在近期舉行的雲栖大會武漢峰會上，裝有DFSMN語音識别模型的“AI收銀員”在與真人店員的PK中，在嘈雜環境下準确識别了使用者的語音點單，在短短49秒内點了34杯咖啡。此外，裝備這一語音識别技術的自動售票機也已在上海地鐵“上崗”。
著名語音識别專家，西北工業大學教授謝磊表示：“阿裡此次開源的DFSMN模型，在語音識别準确率上的穩定提升是突破性的。是近年來深度學習在語音識别領域最具代表性的成果之一。對全球學術界和AI技術應用都有巨大影響。”有業内人士稱，DFSMN有望成為繼傳統的LSTM模型後，成為全球語音識别領域最主要的聲學識别模型之一。