阿里方面稱，對比目前業(yè)界使用最為廣泛的LSTM模型，DFSMN模型訓(xùn)練速度更快，識別準(zhǔn)確率更高。
目前主流的語音識別引擎解決方案都基本支持了MRCP協(xié)議，unimrcp也完成了和Kaldi的集成，所以DFSMN模型的使用對開源MRCP更是如虎添翼。
以下是Pull Requtests：
使用方式：
- 應(yīng)用修補(bǔ)程序
- 該補(bǔ)丁是基于帶有提交“04b1f7d6658bc035df93d53cb424edc127fab819”的Kaldi語音識別工具包構(gòu)建的。
- ##看看補(bǔ)丁中的變化
- git apply --stat Alibaba_MIT_Speech_DFSMN.patch
- ##在實(shí)際應(yīng)用之前測試補(bǔ)丁
- git apply --check Alibaba_MIT_Speech_DFSMN.patch
- ##如果你沒有得到任何錯誤，補(bǔ)丁可以被干凈地應(yīng)用。
- git am --signoff <Alibaba_MIT_Speech_DFSMN.patch
提交者信息：
通過開源組織的互相合作，共同分享，筆者相信Kaldi會越來越完善，完全可能成為目前商業(yè)語音識別引擎公司的強(qiáng)大的競爭對手。
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