贾瀞雯看著那份测试报告,眉头皱起来。
百分之六十二,意味著每三句话里就有一句识別错误。
这样的產品,根本没法用。
“瓶颈在哪儿?”她问。
“数据。”张涛说,“语音识別需要大量標註好的语音数据。
我们没有这方面的积累,要从零开始收集。
还有算法,现有模型对噪声、口音的適应性很差。”
贾瀞雯记下这些,当晚就匯报给了陈浩。
陈浩听完,沉默了一会儿。
“百分之六十二,比我预期的好一点。”他说,“我本来以为会更差。”
“那怎么办?”贾瀞雯问。
“別急。”陈浩说,“语音识別是长期工程。
先收集数据,优化模型。
我把手头一些资料发给你,可能有用。”
几天后,贾瀞雯收到一个压缩包。
里面是几十篇论文和技术文档,都是关於语音识別的最新研究。
有些是英文的,有些是中文的,还有一些是手写的笔记——陈浩的字跡。
她把这些资料转给张涛。
张涛看了之后,兴奋地打电话来:“贾总,这些资料太及时了!有几篇论文正好解决了我们遇到的问题。”
接下来的几个月,语音搜索团队边学边做。
数据从几万条积累到几十万条,模型从简单到复杂。
准確率从百分之六十二慢慢爬到百分之六十七、六十九。
但到了百分之七十,又卡住了。
“七十是个坎。”张涛在评审会上说,“再往上,需要的计算量和数据量成倍增加。
我们现有的算力不够,数据也不够。”
“需要什么?”贾瀞雯问。
“至少再翻一倍的伺服器,还要更多的標註数据。”张涛说,“投入可能要翻番。”
贾瀞雯算了一下。
翻番意味著把移动gg联盟的全部盈余都投进去,甚至还要从其他项目抽资源。