发布方言技术新进展，其智能语音团队论文《Qifusion-Net：基于特征融合的流式/非流式端到端语音识别框架》被全球语音与声学顶级会议INTERSPEECH 2024收录。这是继去年《Eden-TTS：一种简单高效的非自回归“端到端可微分”神经网络的语音合成架构》论文之后的又一国际认可。

　　同时，官宣全自研Qifusion框架模型情况。在复杂的通话环境中，语音识别综合准确率达到了93%以上，意图识别准确率超过95%。据介绍，相较于其他语音识别框架，Qifusion框架模型具有以下特点，方言种类更丰富；方言识别更精准；方言识别更高效。比如，Qifusion框架采用了创新的层自适应融合结构，能通过共享信息编码模块，更高效的提取方言信息。同时，该框架模型还支持即说即译功能，能在无需知晓额外方言信息的前提下，对不同方言口音的音频进行实时解码，实现精准的识别和转译。这使得Qifusion框架在业务场景中能够迅速准确地捕捉并响应用户需求。

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