专访 | 腾讯录用俞栋为AI Lab副主任并主管西雅图尝试室

文/腾讯科技 韩依民

2017 年 5 月 2 日，腾讯公布录用语音辨认技能顶级专家俞栋博士为AI Lab(人工智能尝试室)副主任，并创立美国西雅图AI尝试室。

俞栋博士将认真西雅图AI尝试室的运营及打点，敦促腾讯在语音辨认及天然说话领略等AI规模的基本研究。

这是近段时刻以来，腾讯在人工智能规模的第三个大举措。

一个多月前的 3 月 19 日，由腾讯AI Lab研发的围棋AI绝艺，在日本UEC杯围棋大赛中夺得冠军。这是低调运行近一年后，腾讯AI Lab初次对外展示研究成就。

绝艺团队介入UEC角逐时

就在绝艺夺冠后不久， 3 月 23 日，腾讯公布录用人工智能规模顶尖科学家张潼博士接受腾讯AI Lab(腾讯人工智能尝试室)主任。

目前天，又一位上将插手了腾讯人工智能的阵营。

对付俞栋的插手，腾讯AI Lab主任张潼博士暗示，“俞栋博士是语音辨认与深度进修规模的专家。我们很兴奋能约请到俞博士插手腾讯AI Lab，信托他的到来将极大晋升腾讯AI的技能气力。我们但愿腾讯AI Lab不只是一个尝试室，照旧一个毗连器，通过将环球的优越人才毗连在一路，不绝敦促AI的基本研究及在更多场景的应用落地，让AI无处不在。”

腾讯AI Lab副主任俞栋博士暗示：“我很兴奋能插手腾讯AI Lab。在已往十多年里，腾讯蕴蓄了富厚的应用场景、海量数据、强盛的计较手段和一流的科技人才，这些都是开展AI深度研究与应用的重要基本，也是吸引环球人才的重要缘故起因。我信托，跟着西雅图AI尝试室的创立，将来将会有更多的一流人才插手腾讯AI Lab，配合敦促环球AI技能的成长。”

在国际语音辨认研究界，俞栋是一个无法忽视的名字。

插手腾讯前，俞栋接受美国微软研究院语音和对话组(Speech and Dialog Group)首席研究员，并兼任浙江大学兼职传授、中科大客座传授、及上海交通大学客座研究员。

俞栋博士与George Dahl 博士、邓力博士等配合研发的上下文相干深层神经收集-隐马尔科夫模子(CD-DNN-HMM)是深度进修技能在大词汇量语音辨认使命上的初次乐成应用，他们的这项打破性事变，曾获2013 年IEEE信号处理赏罚协会(IEEE SPS)最佳论文奖，引起了大词汇量语音辨认研究偏向的转变，极大地敦促了语音辨认技能的成长。

同时，连年来腾讯也在不绝加大对人工智能规模的投入。 2016 年 4 月，腾讯AI Lab创立，总部位于深圳。作为腾讯公司级AI尝试室，AI Lab专注于基本研究和应用试探的团结，致力于晋升AI决定、领略及缔造手段，并为腾讯各个产物及营业提供AI技能支持。

腾讯AI Lab由呆板进修和大数据规模专家张潼博士率领，现有 50 多位天下知名院校的AI科学家(90%为博士)与 200 多位应用工程师。作为语音辨认技能偏向的顶级专家，俞栋的插手意味着腾讯在人工智能上的机关将进一步向基本研究偏向延长。

在俞栋插手腾讯之际，我们对他举办了专访，在相识这位腾讯美国西雅图AI尝试认真人的同时，也期一窥腾讯在人工智能机关上的更多拼图。

一把名叫AI的钥匙

当下人工智能高潮囊括环球家产界，语音辨认是个中最有也许成为第一个降生公共级应用的技能，这离不开语音辨认在基本研究上取得的前进，而俞栋是相干研究可以或许得到打破性盼望的要害人物。

2011 年夏末秋初的 8 月 28 号，来自天下各地的专家学者齐聚意大利佛罗伦萨，接下来三天，由国际语音通讯协会(ISCA)组织的第 12 次年会(Interspeech 2011)将在这个文艺再起发祥地进行。

作为语音规模最重要的两个国际集会会议之一(另一个为ICASSP)，每年的Interspeech城市吸引来自学术界和家产界的从业职员介入，在大会上环绕语音规模的最新技能和研究偏向举办交换。

大会举办到第二天，一篇名为《Conversational Speech Transcription Using Context-Dependent Deep Neural Networks》(行使上下文相干深层神经收集举办攀谈语音转写)的论文颁发，并敏捷引起了科研界的高度重视。

论文提出了基于人工神经收集的语音辨认新要领，尝试功效表现，新要领大幅低落了语音识此外错误率。这意味着，曾于 20 世纪 80 年月末掀起高潮并最终悄然下去的人工神经收集被再次引入语音辨认研究规模，开启了语音识此外深度进修期间。

俞栋正是这一成就的首要研究职员。

俞栋

2011 年距今天人工智能高潮第三次鼓起另有六年，人工神经收集在学术界几经升降，彼时并不被看好。

俞栋对腾讯科技追念起其时的景象，仍颇有感应：“这项事变(将深度进修的要领引入语音辨认规模)一开始受到许多猜疑，许多同事可能伴侣都经验过 80 年月末 90 年月初，神经收集从飞腾跌落到低潮的进程，以是他们都对此有必然的猜疑。”

但俞栋及其团队开发的新要领用现实成就回应了质疑，“根基上两年之内，许多公司一再了我们的事变，发明晰实对辨认率有很大辅佐，很快酿成行业尺度。但在我们这项事变之前，这类论文颁发着实有必然坚苦，可是两年之后，酿成没用深度进修技能就很难发文章了，反过来了。”

深度进修的钥匙打开了语音辨认研究的新大门，进入深度进修期间后，语音辨认也在不绝取得打破。

2016 年9 月中旬，微软陈诉了在语音辨认方面取得的新里程碑：在Switchboard这一电话攀谈基准测试集上新体系的辨认词错率降至 6.3%;一个月后，微软又发布了在这一基准测试集上乐成实现了汗青性打破：他们的语音辨认体系词错率(WER)和专业转录员相等乃至更低，到达5.9%。

数据背后的意义是，语音识此外辨认率在近场上已经可以做到高出适用的门槛，在许多应用场景里可以应用。好比微信内里的语音转笔墨、语音输入法以及种种APP的语音输入框等。

在现实应用层面，语音输入已经成为很多APP必备的一项成果;但在研究层面，语音辨认仍有很多留待攻陷的难点。

俞栋先容，当下更坚苦情形下好比远场、高噪音、或带口音的语音辨认是仍需办理的题目;自顺应要领(adaptation)也是重要的研究偏向。

身处语音规模最前沿，俞栋的研究重点在往更深的条理走。而在插手腾讯AI Lab之后，俞栋也将教育团队主攻远场语音辨认以及天然说话领略两个偏向。在腾讯AI Lab的人工智能机关中，由俞栋教育的AI Lab西雅图尝试室，将是另一个主场。

来自腾讯的邀约

（编辑：厦门网）

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