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技术狂热的初创岁月

针对专业术语的定制化语言模型，可将医生口述病历的转写时间从15分钟/份缩短至90秒，准确率保持98%以上。记得为了优化声学模型，我们连续三个月每天工作18小时在38℃的夏天靠冰块降温维持服务器运行。当系统首次准确识别出口音的“打开天窗”指令时整个团队在汗臭与电子元件混合的空气中相拥而泣。这种纯粹的技术狂热，是后来ren何商业成功dou无法替代的，中肯。。

开源， 致敬与邀约

冲鸭！ 此刻开源，既是向那段痴狂岁月的致敬，也是对未来技术共同体的邀约。期待与各位开发者携手，在语音识别的黄金时代留下属于我们的技术印记。

开源核心代码的考量

决定开源核心代码源于三个考量：工业设备语音交互、车载多模态交互。当前90%的工厂设备仍依赖物理按钮， 我们的开源方案Yi实现-10dB噪音环境下92%的识别率， 不地道。 适合机械臂控制等场景。结合眼动追踪的语音优先系统，在时速120km时仍Neng保持95%的唤醒率，解决驾驶场景下的误触发问题。

开源包内容与定制化开发建议

开源包包含：基于隐马尔可夫模型的混合系统、3D声源定位与语音识别的结合方案。基于隐马尔可夫模型的混合系统，需要手工设计声学特征和语言模型。我们当时开发的系统在安静环境下准确率达82%，但遇到口音或背景噪音便马上失效。3D声源定位与语音识别的结合方案，在VR会议中实现方向性语音捕捉，准确区分5米内不同发言者的指令。

十年前的“草根式”创业环境

欧了！ 十年前， 我和三位大学同窗挤在城中村15平米的出租屋里用二手服务器和开源框架搭建起第一套语音识别原型系统。那时没有投资人追捧， 没有成熟的深度学习框架，甚至没有稳定的电力供应——但正是这种“草根式”的创业环境，让我们对技术保持着近乎偏执的追求。

技术高潮的到来

但真正的技术高潮尚未到来——当语音识别Neng理解语气中的情绪， Neng分辨多语言混合输入，Neng在嘈杂环境中精准定位声源时我们才真正触及了人机交互的本质，我怀疑...。

全场景语音交互的概念

当我们自彻底改变了时序数据处理方式。我们Zui新开源的代码包含改进的Conformer架构， 在LibriSpeech数据集上达到96.8%的准确率，一边支持动态流式处理，搞一下...。

开源的深远意义

开源不仅是对过去的致敬，geng是对未来的邀约。我们希望tong过开源源码，共筑一个geng加美好的技术未来。