作业帮语音技术实践

如何在语音识别中实现端到端及数据高效利用，如何在高并发场景中实现语音发音纠错，如何提升模型的因素区分及抗干扰能力，如何实现小数据量语音技术框架开发。本次分享，从三个方面，即语音识别技术、语音测评技术、语音合成技术进行分析，解读作业帮是如何进行语音技术实践的。

字节语音识别技术在飞书会议中的应用

目前，在办公场景中语音识别技术的应用越发普及，从办公邮件到办公语音助手，从即时通讯中的语音输入到实时字幕&会后转写，语音识别技术的普及除了带来方便外，也产生了许多的技术难点。本次分享将从实际场景中发现的问题出发，即会议智能化和提升效率，通过语音识别任务、下游任务及会议等方向的挑战，进行端到端语音识别系统的算法介绍。

构建高水平的语音合成系统实践

本次分享，就高水平语音合成系统背景进行介绍并对技术落地中遇到的难点问题做出了分析。以高水平语音合成系统的设计为案例，展示了从设计的思考到实现的全过程。对实验进行了评估同时对未来工作进行了展望。

SOUL社交场景下的智能语音技术实践之路

近年来，随着元宇宙的兴起，社交场景成为其最重要的应用入口之一，那么，语音技术是如何解决社交元宇宙场景下的安全和交互等复杂问题。本次报告将主要介绍SOUL社交元宇宙场景下的端到端语音识别和多模态语音合成技术的构建路线以及在语音安全和语音交互等业务场景下的应用

端到端语音识别技术在58同城的探索实践

AI智能语音已经在多个领域达成了落地，语音对话机器人、语音内容分析平台、语音应用等都是基于AI语音识别技术开发的，那么如何实现端到端语音识别技术呢。本次分享将介绍58同城在WeNet端到端语音识别上的实践经验，包括基于半监督训练提升识别效果、流式/非流式语音识别工程部署方案、基于Efficient Conformer和模型量化的推理性能优化方案等。