驰声科技沈来信:AI+K12言语教育还有多少幻想空
来源:网上报名网 发表于2019-04-18 15:57:07 编辑:田惠萍
摘要: 11月14日,在以磕碰演化为主题的GET2018教育科技大会K12教育科技企业的军备竞赛 分论坛上,驰声科技首席科学家沈来信宣布了题为《AI+K12言语教育,还有多

 

驰声科技沈来信:AI+K12言语教育还有多少幻想空间?

 

驰声科技沈来信:AI+K12言语教育还有多少幻想空间?

 

驰声科技沈来信:AI+K12言语教育还有多少幻想空间?

11月14日,在以“磕碰·演化”为主题的GET2018教育科技大会“K12教育科技企业的‘军备竞赛’ ”分论坛上,驰声科技首席科学家沈来信宣布了题为《AI+K12言语教育,还有多少幻想空间》的主题讲演。

沈来信从智能语音技能怎么能更好的效劳K12的教育场景?AI在K12的言语教育里边除了评测还能做什么等问题进行剖析,并共享了驰声科技未来的计划。

以下是讲演内容实录:

人工智能这两年十分的炽热,可是本年下半年开端有一点降温。咱们开端理性的考虑,应该讲人工智能仍是像前面几位嘉宾讲的相同,它仅仅是一个技能,它应该是没有才能替代、推翻咱们的教育的。所以咱们要依据咱们的内容和技能结合在一起,构成一个很好的产品。

驰声是专心于语音评测的,从2008年开端到现在将近有十年的阅历了。咱们从2007年的中文的发音才能评测到2008年无插件腔调的评测以及英文发音才能评价,到后边的音素、重音、单词和语句等等。一向到2013年的时分有相应的发音才能评价以及2015年支撑微信和英语表达才能的评价,首要是立足于白话这一块的评测和反应。

现在咱们效劳的客户有132个国家和区域,每年会有500万以上小时的录音数据,800万台的离线评测的PC、手机、ipad的离线评测。咱们效劳的客户包含像练习职业,出书职业,还有互联网智能设备、智能软件以及教育、政府机构。

咱们一向在考虑,智能语音技能怎么能更好的效劳K12的教育场景,所以这里边咱们界说了三个场景:正式考试环境下怎么依据人工定标的数据,它的规范进行主动的评分,咱们供给了一个AMS,现在现已效劳了多个区域;在考辅里边,有备考和模考的环境,要辅佐学校的测验,供给了一个CESE的评测和考试的规范;在课外,包含学生在家庭里自学进行的一些单词、语句、阶段、发音、才能的评价。

AI在K12的言语教育里边除了评测还能做什么?现在咱们可以进行打分,功用也是逾越了人工的评分,在业界同行里边具有适当的竞赛层次。在评测的基础上还能做什么呢?在客户使用进程中咱们发现,许多用户发音的时分总是不断的犯错,有的学生反应“我的孩子都快读哭了还读不到满分”;有的孩子说“今日读不到一百分就不睡觉”,因而不断的读,可是不断的犯相同的过错。因而咱们提出了这样一个道路,不但供给评分的状况,并且要给它进行确诊,发现他在哪个方位发生了过错,以及怎么纠正,给出一个反应和教导,咱们依据这个道路进行研制技能和产品,真实做到了以评促教、以评促学。

咱们在上一年一年首要在两个方面有开创性的效果,完结了从评测到确诊,到教导反应的闭环,发布了两项开创性的技能。

发音纠错检错的功用。现在咱们市场上有些可以替换的过错,有读错的检测,这也是有产品的,可是有些多读和漏读的过错现在是没办法检测出来的。因而咱们构建了一个扩展网络的方法,可以支撑恣意单词的音素级刺进、删去和替换过错。咱们这种网络是在lab,三个音素的状况下,任何一个音素的前后都可以恣意的刺进也可以删去,并且也可以替换这三个过错。现在评分的功用是比较高的。

这是一个音素级的剖析,match假如发音过错会有相应的提示,有相应的教导,怎么样正确的发音。整个评分会愈加精确,以扩展网络的方法;确诊更详尽,在音素等级发现学生的发音规则;教导更有用,可以对他有针对性的进行教导,特别是易混杂音的发现,让用户不断的操练,进步在这方面的区分才能;相应的陈述进行出现,对他进行归纳才能的评价。这是英文发音纠错的闭环状况。

第二个是咱们在评分的时分,在考试体系里和学校版的考辅体系里边发现,曾经都是经过定标数据进行黑盒的评分,用一个逻辑回归的方法或者是SVR的方法拟合一个分数,可是并不清楚分数整个拟合的进程。由于咱们关于很敞开型的标题,从总分里边分出了四个维度,包含内容的得分、发音的得分、语法的得分、流利度的得分。在内容得分里边包含了说的内容、主题、关键词等进行类似度的核算。发音会依据发音的特征,提取他的特征,经过一个拟合的公式,拟合出他的发音来。

得到这四个维度今后咱们也不再用曾经的,直接是现象级的方法拟合了。用(乐贝格)的方法进行公式化的拟合,让拟合方法愈加通明。现在这个功用远远高于曾经的依据特征直接拟合总分的状况。这个优点是不只功用进步了,并且为后期打下了一个伏笔。现在咱们在这四个维度上都在持续往下做,对应着确诊和反应,你的语法错在什么方位、什么类型,应该纠正成什么样的类型。

这是第二个,里边结合了研制的一些技能,词嵌入技能、句法解析、GOP算法等等。现在支撑敞开题型包含白话作文、看图说话、翻译等等。最首要的特点是自适应的评分规范。不同的区域对这四个维度有不同的侧重点,依据定标数据可以学习到在每个维度上的特征、每个维度上的权重。依据这个权重拟合出一个比较合适该区域的评分规范,所以整个拟合进程会愈加通明。

咱们在语音辨认和评测的基础上会做许多基础研讨,会做一些声学模型的改善。首要是为了辨认愈加精确,这里边使用了深度学习的架构,包含DNN、TDNN、传感识网络、LSTM、GRU等等,咱们增加了一些门机制、注意力网络等等,去进步它的功用,这是一个长时间要做的作业。

第二个是在搬迁学习的使用。咱们在一个新的区域,在不同的使用环境下怎么可以快速的做当地依据少数标示数据的声学模型的自适应呢?就用搬迁学习的方法完结,用权重搬迁和模型搬迁,可以很快速的在一个新区域完结语音辨认的布置。

第三个是数据声学的挑选,咱们曾经需求标数据,现在不需求标数据了,它的文本都不再标了。选用数据挑选的方法进行处理,这里会依据依据置信度和解码网络的方法挑选数据。前期咱们在某区域有三千小时的考试数据,经过这个网络挑选了900小时的很高质量的数据可以完结该区域的升学模型的自练习,可以快速的匹配咱们的产品。

第四个咱们也会做一些作业,包含音标和音素的主动生成,有些产品会需求依据考生的文本主动的生成对应的音素序列,还有出书社期望一切的单词给出它的音标序列。现在选用的是G2P的模型,给出一个文本,主动的这两方面的生成。这是第三个方面的一些研讨。

在终究咱们共享一点AI+K12的言语教育,终究咱们未来还有哪些计划?通用辨认这一块会持续加强.这里会扩展到一个智能问答,在各种环境下咱们期望做一种智能问答的场景.这里边就涉及到通用辨认的状况;评分里边有答案的主动生成、主动扩展进步评分功用。

语音的主动分类,咱们期望依据不同的区域、不同的人群自适应一个评分规范,大中小城市他们之间的评分规范仍是略有差异的,咱们期望它在本区域进行同区域的评比、评测、才能的评价。

虚拟教师的状况,启用一个一对一的教育环境,在对话的进程中进行发音的、语法的、流利度等方面的教导和反应,让学生进行自在的交互。特别是依据图画、依据语音、自然言语的三种方法。像作业辅佐相同,协助学生进行课外的教导和智能问答。

咱们期望扩展自适应学习的架构,现在咱们依据常识图谱做各个年级,学生在词汇、语法、听力、阅览和写作等五个维度上所具有的才能,然后进行横向和纵向的扩展。

总的来说,仍是咱们前面说的,人工智能现在也是开展的比较快速,在图画、语音、自然言语上都有很大的打破,因而它会给咱们带来很大的动力。可是咱们一向以为,内容是愈加接近于咱们教育的,让技能成为内容的好辅佐,构成一个好的产品去进步学生的个性化学习以及自适应学习的依据爱好的、依据单体的学习机制,让咱们开宣布比较适应于学生的个性化方法的一种产品出来。咱们也期望技能、产品和内容可以很好的结合,终究构成一个相应的成果。

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