本文摘要：反对CNN、RNN和LSTM算法等风行的深度神经网络模型，大大降低深度自学的应用于可玩性，提高研发速度。但标准化的开源工具有其效率和权限上的局限性，既无法符合特定的前沿算法市场需求，也经常无法满足用户基于场景的个性化市场需求，有所不同专业领域的算法、数据、架构等都要相结合实际应用于展开搭起及优化。

反对CNN、RNN和LSTM算法等风行的深度神经网络模型，大大降低深度自学的应用于可玩性，提高研发速度。但标准化的开源工具有其效率和权限上的局限性，既无法符合特定的前沿算法市场需求，也经常无法满足用户基于场景的个性化市场需求，有所不同专业领域的算法、数据、架构等都要相结合实际应用于展开搭起及优化。

目前国内智能语音行业中，耕耘技术研发的企业并不多，比如在深度自学方面，百度研究院发售Deep Speech系统，科大讯飞发售FSMNN算法模型，思必驰与上海交大牵头实验室则独立国家享有VDCNN算法模型和PSD解码架构。享有独立自主研发实力，才能融合产品特性、应用于场景，深度自定义交互方案。无论说道是新奇的one-shot功能，还是说道传统的语音交互，在人工智能时代，只有技术落地转化成为较好的产品体验才能更佳的绘制未来智能生活的景象，我们期望着更好新技术的公布，也期望着新技术给我们带给的惊艳。

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