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2019年1月21日，《麻省理工科技評(píng)論》公布了2018年“35歲以下創(chuàng)新35人”（Innovators Under 35 China）中國區(qū)榜單。從榜單中，我們看到更多中國創(chuàng)新科研力量的崛起，也看到跨學(xué)科、跨領(lǐng)域、并且對(duì)落地應(yīng)用有更強(qiáng)烈企圖心與使命感的科研創(chuàng)新，這其中涵蓋人工智能研究與應(yīng)用、NLP、腦科學(xué)、新材料、新能源、生命科學(xué)、生物科技、自動(dòng)駕駛等多個(gè)不同領(lǐng)域。我們將陸續(xù)發(fā)出對(duì)35位獲獎(jiǎng)?wù)叩莫?dú)家專訪，介紹他們的科技創(chuàng)新成果與經(jīng)驗(yàn)，以及他們對(duì)科技趨勢的理解與判斷。

關(guān)于Innovators Under 35 China榜單

自 1999 年起，《麻省理工科技評(píng)論》每年都會(huì)推出“35歲以下創(chuàng)新35人”（Innovators Under 35 China）榜單，旨在于全球范圍內(nèi)評(píng)選出被認(rèn)為最有才華、最具創(chuàng)新精神，以及最有可能改變世界的 35 位年輕技術(shù)創(chuàng)新者或企業(yè)家，共分為發(fā)明家、創(chuàng)業(yè)家、遠(yuǎn)見者、人文關(guān)懷者及先鋒者五類。2017年，該榜單正式推出中國區(qū)評(píng)選，遴選中國籍的青年科技創(chuàng)新者。新一屆榜單正在征集提名與報(bào)名，截止時(shí)間2019年5月31日。詳情請(qǐng)見文末。

近年來，科大訊飛通過訊飛輸入法和訊飛聽見等產(chǎn)品逐漸為人所知。它們的語音識(shí)別表現(xiàn)之所以能夠在業(yè)界獨(dú)占鰲頭，其背后的中文語音識(shí)別系統(tǒng)功不可沒?？拼笥嶏wAI研究院常務(wù)副院長劉聰，就是打造相關(guān)技術(shù)的主要負(fù)責(zé)人之一，他曾在2016年、2018年帶領(lǐng)團(tuán)隊(duì)連續(xù)包攬國際英文多通道語音分離和識(shí)別大賽 (CHiME-4、CHiME-5) 的所有項(xiàng)目冠軍。

劉聰于2001年進(jìn)入中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)，攻讀電子信息工程專業(yè)。大三時(shí)，他在機(jī)緣巧合之下聽說了訊飛語音實(shí)驗(yàn)室，而后成功加入其中，開始了在語音識(shí)別領(lǐng)域的研究。2010年，劉聰博士畢業(yè)后正式成為訊飛研究院的一員，專心致力于大詞匯量連續(xù)語音識(shí)別系統(tǒng)的構(gòu)建和優(yōu)化。2010年科大訊飛正式推出的“訊飛語音云”，凝聚了劉聰和團(tuán)隊(duì)在語音識(shí)別領(lǐng)域不斷探索的成果，識(shí)別效果達(dá)到了當(dāng)時(shí)業(yè)界領(lǐng)先的水平。

在劉聰加入訊飛語音實(shí)驗(yàn)室時(shí)，深度學(xué)習(xí)方興未艾，語音識(shí)別技術(shù)還處于發(fā)展初期，主流的傳統(tǒng)方法包括基于隱馬爾可夫模型（HMM）的區(qū)分性訓(xùn)練等，但仍有很多尚未被挖掘的研究方向。這些都吸引了他繼續(xù)學(xué)習(xí)和研究，曾多次短期訪問微軟亞洲研究院和加拿大約克大學(xué)，研究和優(yōu)化語音識(shí)別技術(shù)的算法。

此后，隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的崛起，劉聰也將注意力轉(zhuǎn)移到了該領(lǐng)域。從深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（DNN），到循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN），再到卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN），劉聰和團(tuán)隊(duì)數(shù)年來持續(xù)更新著語音識(shí)別系統(tǒng)的框架和模型。2015年，在解決了訓(xùn)練收斂算法等技術(shù)難關(guān)后，他和團(tuán)隊(duì)提出了基于深度全序列卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（DFCNN）的創(chuàng)新性語音識(shí)別框架，可以直接對(duì)整句語音而非局部的語音幀進(jìn)行建模，同時(shí)因?yàn)榫矸e計(jì)算過程做了很大程度共享、使得可以設(shè)計(jì)非常深和寬的模型結(jié)構(gòu)，以看到更長的歷史和未來的語音上下文信息。此外，因?yàn)镈FCNN模型相對(duì)于傳統(tǒng)的RNN等模型可以同時(shí)抓住時(shí)域和頻域的結(jié)構(gòu)信息，因此在建模精度上也更勝一籌。

在大數(shù)據(jù)和新技術(shù)的加持下，訊飛語音識(shí)別系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)了高速自動(dòng)迭代，語音識(shí)別錯(cuò)誤率保持每年30%的相對(duì)下降，目前一般場景下的識(shí)別準(zhǔn)確率可達(dá)98%。在此基礎(chǔ)上，劉聰還帶領(lǐng)團(tuán)隊(duì)創(chuàng)造多種了中文方言識(shí)別、語音即修即改等實(shí)用性很強(qiáng)的語音功能，讓科技更好地應(yīng)用在生活中。

不過劉聰并沒有止步于此，他關(guān)注到了深度學(xué)習(xí)的另一個(gè)應(yīng)用方向：計(jì)算機(jī)視覺，并且敏銳地察覺到了兩者之間的聯(lián)系。在成為科大訊飛AI研究院副院長之后，他從語音識(shí)別轉(zhuǎn)向計(jì)算機(jī)視覺，開始負(fù)責(zé)醫(yī)學(xué)影像、視頻分析和圖文識(shí)別等技術(shù)的研發(fā)和應(yīng)用。

“因?yàn)樯疃葘W(xué)習(xí)的發(fā)展，在這兩個(gè)領(lǐng)域之間架起了一座橋梁，”劉聰在采訪中解釋道。依托于此前的深厚技術(shù)積累，他帶領(lǐng)團(tuán)隊(duì)快速完成了語音識(shí)別到計(jì)算機(jī)視覺之間的算法框架遷移和借鑒。這雖然聽起來簡單，但實(shí)際操作起來，需要攻克很多技術(shù)難關(guān)。

例如劉聰發(fā)現(xiàn)，光學(xué)字符識(shí)別（OCR）與語音識(shí)別一樣都可以歸為序列識(shí)別的范疇，因此語音識(shí)別中屬于序列建模的相關(guān)模型可以應(yīng)用到OCR領(lǐng)域。同時(shí)OCR又是一個(gè)計(jì)算機(jī)視覺問題，近年來計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域在特征表示學(xué)習(xí)方面取得了長足的進(jìn)步。他和團(tuán)隊(duì)結(jié)合特征表示學(xué)習(xí)和序列建模的最新進(jìn)展，大幅提升了OCR識(shí)別性能。

（來源：劉聰）

除了技術(shù)上的突破，劉聰還帶領(lǐng)團(tuán)隊(duì)完成了多項(xiàng)技術(shù)落地應(yīng)用，涉及語音識(shí)別、視頻監(jiān)控、圖文識(shí)別和醫(yī)學(xué)影像等多個(gè)領(lǐng)域，建樹頗多。在他們的努力下，科大訊飛的醫(yī)學(xué)影像輔助診斷系統(tǒng)已經(jīng)進(jìn)入了50余家醫(yī)院，幫助醫(yī)生提供輔助診療服務(wù)；訊飛聽見已服務(wù)多場會(huì)議，進(jìn)行語音和文字的即時(shí)轉(zhuǎn)換。

談到未來的發(fā)展，劉聰表示，他和團(tuán)隊(duì)將繼續(xù)提升語音識(shí)別準(zhǔn)確率，尤其是遠(yuǎn)場識(shí)別和噪音環(huán)境識(shí)別，在中英文混合識(shí)別和個(gè)性化識(shí)別領(lǐng)域繼續(xù)優(yōu)化和創(chuàng)新，并且專注于跨模態(tài)信息深度融合方向的探索，研究基于多模態(tài)信息的情感分析。

與好團(tuán)隊(duì)一起把握住技術(shù)的下一個(gè)趨勢是劉聰?shù)男脑钢唬骸拔覀兒苄疫\(yùn)可以成長在這樣一個(gè)核心技術(shù)突破和產(chǎn)業(yè)應(yīng)用爆發(fā)的時(shí)代，我們也希望借勢浪潮，盡力為時(shí)代做出更多貢獻(xiàn)?！?/p>

或許正是因?yàn)橛泻芏嘞駝⒙斶@樣看重技術(shù)落地的人，我們才有幸能見到越來越多的技術(shù)改變了生活。