自研AI降噪算法，性能超越傳統(tǒng)降噪
在云端公開語音識(shí)別模型測(cè)試中
噪聲環(huán)境下提高識(shí)別準(zhǔn)確率
性能優(yōu)異，不挑場(chǎng)景，適應(yīng)性強(qiáng)
高計(jì)算強(qiáng)度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，無懼高噪聲環(huán)境
HONN（High Operation Neural Network）算法參考計(jì)算機(jī)視覺的最新成果
提升模型計(jì)算密度，減小模型存儲(chǔ)壓力
高噪聲低信噪比情況下,大幅度提高識(shí)別率
端到端AI雙麥算法，挑戰(zhàn)嚴(yán)苛信噪比環(huán)境
無需進(jìn)行聲源定位，端到端的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)方式
覆蓋各種距離、角度
提升遠(yuǎn)場(chǎng)、噪聲環(huán)境下的識(shí)別率
NLP自然語言處理，讓機(jī)器更懂你
結(jié)合自然語言理解最新研究成果
全面支撐機(jī)器對(duì)指令的各種自然表達(dá)方式的理解
智能AEC算法，回聲消無蹤，識(shí)別更輕松
結(jié)合深度學(xué)習(xí)和信號(hào)處理算法
消除設(shè)備自身播放對(duì)語音交互的影響
實(shí)現(xiàn)語音實(shí)時(shí)交互和打斷
回聲抑制效果更好
