赛迪时代推出大规模智能语音处理专业化平台

随着通信技术与计算机网络的快速发展，通信方式日渐增多，例如固话、手机、网络等等，完全依靠人力进行语音识别已经很难进行，远不能够满足日常应用的需要。针对大规模、海量、分布式语音识别的实际需求，赛迪时代推出全新的智能语音识别专业化平台系统。智能语音识别作为了解舆论、获取舆情的重要方式，一直以来都受到世界各国的高度重视，但目前语音识别主要呈现数据量大、语种多、智能化程度低等特点。据工信部统计，我国手机、电话、互联网语音聊天每日通话量就多达15亿条。赛迪时代大规模分布式智能语音识别系统的推出使用，为处理突发事件等需求提供了有力的技术保障。

赛迪时代智能语音识别系列产品采用C/S工作方式，并通过接口机同语音采集系统和业务系统进行数据交互，接口机提供包括语音数据访问和识别结果展现等接口，系统结构如下图：

赛迪时代语音识别系统是衍生于国家重点支持的项目，旨在促进我国语音处理技术的广泛、深入应用。与其他智能语音处理系统相比，赛迪时代大规模分布式智能语音处理系统具有如下特点。

特点一：技术领先

系统采用基于音素的隐含马尔可夫模型处理技术，语种识别准确率达98%%，与国内同等产品相比，技术遥遥领先。马尔可夫模型处理技术是由赛迪时代与清华大学共同研发，达到世界先进水平，更在2009年国际NIST语音技术大赛中获得了世界第三名(美国麻省理工-林肯实验室第一名、都灵工艺大学第二名)，这是国内参赛单位的最好成绩。系统采用分布式计算技术，以最优的性能为系统业务处理提供支撑，保证了大规模的语音数据处理的实时性。在多个省市进行了单机版应用，得到用户的普遍好评。

特点二：应用灵活

系统的大小可根据实际的语音业务需要进行灵活裁剪，语音的数据量大，采用高性能、多台设备同步进行处理;语音数据量小，则采用配置较低、少量设备进行处理，一套系统即可实现全部的语音处理。系统主要功能包括语种识别、声纹识别和关键词识别，语种识别主要是将各种语言的种类区分开，便于语言的翻译工作;声纹识别主要是从海量语音数据中找到特定说话人的语音;关键词识别则是从大规模语音数据中提炼出包含有敏感词汇的语音。系统拥有自动学习、自动记忆、自动处理的能力，可以通过对语言的学习识别出语种;通过对系统的目标人的学习，识别出说话人;通过对关键词的学习，分辨出语音中的关键词，同时通过不断学习提高系统识别的速度和准确率。

赛迪时代智能语音识别系统应用于政府部门，实现了分布式处理、智能化识别及流程化作业，大大节省人力资源，提高了处理效率，为及时准确地处理突发事件提供了有力的技术支撑。