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索尼北京工廠關(guān)閉 印度試產(chǎn)最新iPhone 亞馬遜Alexa推新語音識別系統(tǒng)

電子工程師 ? 來源:網(wǎng)絡(luò)整理 ? 2019-04-02 15:47 ? 次閱讀
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3月28日,索尼移動官方宣布關(guān)閉北京工廠,按照官方說法,索尼將把生產(chǎn)轉(zhuǎn)移至泰國的工廠,將繼續(xù)把部分生產(chǎn)外包給合同制造商,目標(biāo)是在2020年4月開始的會計(jì)年度將成本減半,并實(shí)現(xiàn)智能手機(jī)業(yè)務(wù)的扭虧為盈。

自3月28日索尼移動官方宣布關(guān)閉北京工廠以來,索尼在中國的五家工廠之一北京索愛普天移動通信有限公司已經(jīng)開始遣散員工了。

據(jù)悉,北京索愛普天移動通信有限公司(BMC)為合資公司,索尼移動占有51%的股份。索尼原本有兩家手機(jī)制造工廠,一家為BMC、一家為設(shè)在泰國的STT。

BMC停產(chǎn)主要原因是產(chǎn)量逐年下降、開工不足,不存在向泰國進(jìn)行生產(chǎn)轉(zhuǎn)移的情況。今后,索尼將繼續(xù)在泰國工廠制造智能手機(jī)設(shè)備,也會不斷尋求最佳的生產(chǎn)解決方案,包括目前采用的ODM制造,以便能夠靈活應(yīng)對快速變化的智能手機(jī)市場形勢。

BMC停產(chǎn)計(jì)劃的實(shí)施旨在提升移動業(yè)務(wù)的整體生產(chǎn)運(yùn)營效率,其它幾家從事電子產(chǎn)品生產(chǎn)的工廠不受影響。作為索尼全球最重要的戰(zhàn)略市場和全球運(yùn)營鏈的重要組成部分,中國市場的核心戰(zhàn)略地位不會改變。

印度試產(chǎn)最新iPhone

4月2日消息,據(jù)彭博報道,富士康稱最新的iPhone手機(jī)將在印度試產(chǎn)。

對富士康來說,這可能也是縮減成本之舉。富士康最大規(guī)模的 iPhone 組裝廠位于河南鄭州。2018年,河南省上調(diào)了最低工資標(biāo)準(zhǔn)至1500元/月。而據(jù)了解,印度目前還沒有“最低工資”一說。根據(jù)富士康A(chǔ)股上市公司工業(yè)富聯(lián)日前公布的首份年報顯示,2018年?duì)I業(yè)總收入超4000億,在職員工25.2萬人,員工每月平均工資7021元。

亞馬遜Alexa推出新語音識別系統(tǒng)

亞馬遜Alexa部門的研究人員認(rèn)為,他們已經(jīng)開發(fā)出一種新的聲學(xué)建??蚣埽ㄟ^統(tǒng)一語音增強(qiáng)和語音識別來提高性能。在實(shí)驗(yàn)中,當(dāng)應(yīng)用2-mic系統(tǒng)時,他們聲稱他們的模型比使用傳統(tǒng)的7-mic系統(tǒng)提高了9.5%的語音識別準(zhǔn)確率。

他們在兩篇論文中描述了自己的工作成果,“頻域多通道聲學(xué)模型用于遠(yuǎn)程語音識別”和“多幾何空間聲學(xué)模型用于遠(yuǎn)程語音識別”,這兩篇論文將于下月在布萊頓舉行的第44屆ICASSP國際聲學(xué)、語音與信號處理會議上發(fā)表。

研究人員在論文中描述了一種多麥克風(fēng)系統(tǒng)方法,它取代了獨(dú)立的手工編碼算法,這些算法確定波束形成器(在傳感器輸出上工作的空間濾波器,以增強(qiáng)波的幅度)的方向,并用單個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識別語音信號。亞馬遜目前的Echo音箱可以動態(tài)調(diào)整波束形成器,以適應(yīng)新的聲學(xué)環(huán)境。

Alexa語音組的語音科學(xué)家Kenichi Kumatani在一篇博客文章中解釋道:“傳統(tǒng)技術(shù)旨在將單個聲束指向任意方向,但這是一種計(jì)算密集型的方法。” “有了Echo智能音箱,我們可以將多個聲束指向不同的方向,并識別出產(chǎn)生最清晰語音信號的那一個……這就是為什么即使電視在幾碼外發(fā)出刺耳的聲音,Alexa依然可以理解你對要求播報天氣預(yù)報的指令?!?/p>

單個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和傳統(tǒng)模型都將波束形成器的輸出以對數(shù)濾波器組能量的形式傳遞給特征提取器,或者以多個不規(guī)則頻帶的信號能量快照的形式傳遞給特征提取器。在傳統(tǒng)的模型中,它們對背景噪聲進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化估算,提取器的輸出被傳遞給一個人工智能系統(tǒng),該系統(tǒng)計(jì)算出不同“電話”(即語音信息的短單位)對應(yīng)的特征的概率。

論文的作者表示,如果模型的每個組件(例如,特征提取器和波束形成器優(yōu)化器)分別初始化,性能就會提高。他們同時補(bǔ)充到,不同的訓(xùn)練數(shù)據(jù)使模型能夠跨設(shè)備處理各種類型和配置的麥克風(fēng)。Kumatani說:“這意味著新設(shè)備的ASR(自動語音識別技術(shù))系統(tǒng),或者使用范圍不太廣泛的設(shè)備,都可以從更廣泛使用的設(shè)備產(chǎn)生的交互數(shù)據(jù)中受益?!?/p>

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