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　　“輸入法從97%到98%準確率的識別效果，提升的只是一個點，這背后發生了什么？”訊飛輸入法之父翟吉博表示，識別準確率的提升有三個難點，一是使用場景多樣化，二是用戶習慣，三是中國漢字和文化的特殊性。針對這些難點，訊飛做了很多的努力，比如針對多樣化的場景，科大訊飛分別推出了長文本輸入、耳語輸入。針對用戶習慣和個性化，推出了個性化的訓練模型，中英文混合輸入，針對23種方言也推出了懂你懂鄉音等。

　　翟吉博表示，語音輸入更精準的方法離不開數據和算法。訊飛輸入法從人腦神經科學入手對人類記憶進行仿生，實現大量無監督的數據去輔助有人工標注的數據。受圖像領域CNN應用的啟發，科大訊飛獨家研發了深度全序列卷積神經網絡（Deep Fully Convolutional Neural Network，DFCNN）語音識別框架，使用大量的卷積層直接將語譜圖作為輸入，相比傳統語音特征作為輸入，有效降低信息損失，非常出色地表達語音的長時相關性。同時，借鑒了圖像識別中效果最好的網絡配置，每個卷積層使用3×3的小卷積核訓練更深的CNN模型，輸出單元直接與最終的識別結果（比如音節或漢字），從而使識別準確率顯著提升。

　　本次見面會的另一個重要環節是啟動“方言發音人招募”公益行動。經濟、文化活動的全球化以及區域經濟的迅速發展，導致主流語言或通用語言更加強勢，同時也使得弱勢語言的交際功能不斷衰弱，甚至瀕臨消亡。目前世界上的語言有6000～10000種，據語言學家預測，大部分語言將于本世紀末消失。因此，瀕危語言保護（以下簡稱為“語保”）已經成為了一項極重要而迫切的工作。

　　科大訊飛多語種高級研究員祖漪清在現場講述了方言勢微的現狀，她強調，利用人工智能技術進行瀕危語言、方言系統研究，是實現對一個語言的完整“復制”的重要方式。因此，本次媒體見面會上，科大訊飛正式啟動了“AI方言發音人招募”公益行動。