采用全新DFSMN模型的智能音响或智能家居设备，相比前代技术深度学习训练速度提到了3倍，语音识别速度提高了2倍。
著名语音识别专家，西北工业大学教授谢磊表示：“阿里此次开源的DFSMN模型，在语音识别准确率上的稳定提升是突破性的，是近年来深度学习在语音识别领域最具代表性的成果之一，对全球学术界和AI技术应用都有巨大影响。”
语音识别技术一直都是人机交互技术的重要组成部分。有了语音识别技术，机器就可以像人类一样听懂说话，进而能够思考、理解和反馈。近几年随着深度学习技术的使用，基于深度神经网络的语音识别系统性能获得了极大的提升，开始走向实用化。基于语音识别的语音输入、语音转写、语音检索和语音翻译等技术得到了广泛的应用。
目前主流的语音识别系统普遍采用基于深度神经网络和隐马尔可夫（Deep Neural Networks-Hidden Markov Model，DNN-HMM）的声学模型，其模型结构如图 1所示。声学模型的输入是传统的语音波形经过加窗、分帧，然后提取出来的频谱特征，如 PLP， MFCC 和 FBK等。而模型的输出一般采用不同粒度的声学建模单元，例如单音素 (mono-phone)、单音素状态、绑定的音素状态 (tri-phonestate) 等。从输入到输出之间可以采用不同的神经网络结构，将输入的声学特征映射得到不同输出建模单元的后验概率，然后再结合HMM进行解码得到最终的识别结果。
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