云知声完成技术引擎3.0版升级 推“语用计算”概念

　　(云知声资深AI技术专家刘升平博士)

　　(记者 向密) 云知声CEO黄伟宣布，公司已于7月上旬正式完成技术引擎3.0版本升级，并首次提出“语用计算”这一新技术理念。

　　云知声资深AI技术专家刘升平博士称，此次技术引擎升级之后，云知声在感知智能和认知智能两方面的能力都得到大幅提升。

　　“在感知智能方面，云知声的语音识别字错误率降低20%，同时，识别速度提升40%。另外，在认知智能方面，云知声正式发布第一个语用计算引擎。语用计算是语义理解的下一阶段，云知声在基于语义理解的基础上，加入了语言的现场环境和背景信息的因素——让机器真正理解语言深层次的含义。”

　　据介绍，云知声在过去的四年中已经完成了在感知智能阶段的技术和数据的初步积累，并在认知智能上得到了提升。“这次技术引擎的升级的根本原因是AI基础架构的有了较大的突破。AI基础架构是指深度学习为代表的机器学习，高性能计算，大数据”，刘升平称。

　　“深度学习的算法在2000年左右，甚至更早就提出了，但因为计算量非常大，当时并没有得到成功应用。这几年，由于硬件计算能力的飞速发展，GPU比CPU快10倍，一些特定任务上还会快更多。同时，Web2.0以及移动互联网应用有产生了海量的数据，大数据管理技术也得到了很大发展，这样，深度学习算法，高性能计算，大数据，这三驾马车才能让人工智能技术在近几年取得了长远的进步。这几年，正是由于云知声在AI基础架构上大量投入，才能使得在AI具体技术上多点开花。”刘升平表示。

　　除了语音识别之外，云知声在认知智能方面， 还提出了“语用计算”这一概念。

　　刘升平强调，人机对话交互的核心是语用计算，而不仅仅是语义理解。语义主要研究字面意义，但语用学则是研究语境意义，重点是“用意”，也就是话语在特点语境中所传递的交际意义。

　　在语用计算这一概念上，刘升平还称，云之声进一步提出的语用计算，即：应用多样化的语境信息为对话式交互服务的技术。这一技术和学术界提的计算语用学的区别在于：其一，考虑了人机交互的特殊性。 即人、设备、环境，而不是人与环境，语境信息中包含了和设备相关的内容，如设备的反馈、设备的显示内容、设备的感知器获取的信息、家居中控的设备信息库等;其二、计算语用学主要研究会话语义的理解，而语用计算不仅仅包括语言理解，还包括在自然语言生成和人机交互框架中如何利用语境信息。

　　云知声成立于2012年，2012年后发布免费开放的语音云平台。目前，云知声占有中国后装车机市场60%的市场份额。同时，云知声还是白色家电领域唯一落地出货的芯片供应商。云知声的合作伙伴数量也已经超过2万家，覆盖用户已经超过1.8亿，其中语音云平台覆盖的城市超过470个，覆盖设备超过9000万台。(完)