自研AI降噪算法，性能超越傳統降噪
在云端公開(kāi)語(yǔ)音識別模型測試中
噪聲環(huán)境下提高識別準確率
性能優(yōu)異，不挑場(chǎng)景，適應性強
高計算強度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )，無(wú)懼高噪聲環(huán)境
HONN（High Operation Neural Network）算法參考計算機視覺(jué)的最新成果
提升模型計算密度，減小模型存儲壓力
高噪聲低信噪比情況下,大幅度提高識別率
端到端AI雙麥算法，挑戰嚴苛信噪比環(huán)境
無(wú)需進(jìn)行聲源定位，端到端的數據驅動(dòng)方式
覆蓋各種距離、角度
提升遠場(chǎng)、噪聲環(huán)境下的識別率
NLP自然語(yǔ)言處理，讓機器更懂你
結合自然語(yǔ)言理解最新研究成果
全面支撐機器對指令的各種自然表達方式的理解
智能AEC算法，回聲消無(wú)蹤，識別更輕松
結合深度學(xué)習和信號處理算法
消除設備自身播放對語(yǔ)音交互的影響
實(shí)現語(yǔ)音實(shí)時(shí)交互和打斷
回聲抑制效果更好
