百度開發語音識識系統DeepSpeech，嘈雜環境下識別率超Google、蘋果|數位時代 BusinessNext

不久前，百度的首席科學家吳恩達（Andrew Ng）在接受採訪時曾談到了百度最近人工智慧的進展情況，強調了近期百度重點是攻關語音識別。現在他們已經在這方面取得了突破。

這項成果的名字叫做Deep Speech，是一款採用深度學習技術的語音識別系統系統。其獨特之處在於，它可以在飯店等嘈雜環境下實現將近81% 的辨識準確率。

81%的準確率聽起來似乎不算高。但是同樣環境下，其他的商業版語音識別API，包括Bing、Google以及Wit.AI等的最高識別率也只有65%。相比之下這就算十分突出的表現了。而且按照吳恩達的說法，這樣的結果依然低估了Deep Speech與其他語音識別系統的準確率差異，因為Deep Speech進行比較時還把其他語音識別系統那些返回空白字符串的結果排除在外了。而且Deep Speech跟頂級的學術型語音識別模型（基於流行的數據集Hub5'00建模）相比也高出9個百分點。

百度首席科學家吳恩達稱儘管這還只是一項研究，但是公司正在考慮將它集成到供智慧手機和Baidu Eye之類的可穿戴設備使用的語音識別軟體當中。而且百度還在開發與Amazon Echo類似、集成有語音助理的家電產品，名字叫做CoolBox。除此以外，百度在開發的智慧自行車當然也能利用Deep Speech技術。

Deep Speech 的基礎是某種遞歸神經網絡（RNN），這種遞歸神經網絡經常被用於語音識別和文本分析。

但是Deep Speech 的成功主要得益於一個長達10 萬小時的語音數據訓練集。這是百度人工智慧實驗室團隊用新穎的辦法在嘈雜環境下建立的。其過程大致是這樣的。首先百度收集了7000 小時的語音會話數據，然後再將這些語音文件與包含有背景噪音的文件合成到一起，最後形成約10 萬小時的訓練集。這些背景噪音包括了飯店、電視、自助餐廳以及汽車內、火車內等場景。相比之下，Hub5'00 的數據集總共只有2300 小時。

當然，這麼龐大的數據，大多數系統都不知道如何去處理。吳恩達表示，Deep Speech的成功很大程度上要取決於百度規模龐大的基於GPU的深度學習基礎設施。GPU（圖形處理器）往往是偏數學型計算的首選。許多深度學習系統都採用GPU避免通信瓶頸（不過微軟的深度學習系統Adam卻走了不同的路線），但是像百度這樣大規模的設施卻是少見的。

百度的另一大改進，是對這個龐大的數據集採用了點到點的深度學習模型，而不是標準的、計算代價高昂的聲學模型。傳統上一般都會把語音識別分別為多個步驟，其中一步叫做語音調適，但是百度卻不做這一步，而是給Deep Speech 的算法提供大量的數據，然後讓它去學習所有需要學習的東西。這種做法除了收穫了準確率以外，還顯著減少了代碼庫的規模。

這項研究是吳恩達領導的百度人工智慧實驗室多位研究人員的努力成果，論文發表在康乃爾大學圖書館的arXiv.org網站上，感興趣的可到此處下載。

本文出自36氪 / boxi

投資不再靠感覺，大戶豐App用數據打造紀律投資術

響應TISA精神，永豐金證券透過大戶豐 App營造一個友善的投資環境，幫助投資人輕鬆養成穩定理財的習慣，也讓「紀律投資」能夠真正成為日常理財的一部分。

在物價節節高漲的年代，想要確保退休後的生活品質，不能只靠儲蓄和保險，必須做好投資理財規劃。然而，投資最難的挑戰，其實不是掌握市場波動，而是如何抵抗人性的誘惑，看漲時急著追高，遇跌又容易慌張停損，原本的投資紀律往往在情緒波動中被徹底打亂。

為了協助民眾克服這道難題，金管會推動台灣個人投資儲蓄帳戶（Taiwan Individual Savings Account，TISA），透過制度設計降低理財投資門檻，引導民眾進行長期且規律的定期定額投資。而永豐金證券的大戶豐 App則讓這條路走得更輕鬆，藉由簡單易用的操作介面與功能設計，及定期定額的手續費優惠，營造一個友善的投資環境，幫助投資人輕鬆養成穩定理財的習慣，也讓「紀律投資」能夠真正成為日常理財的一部分。

資產配置多樣化，打造理想的退休理財組合

永豐金證券數位金融處處長劉柏甫認為，退休理財規劃不能只追求資產成長，更應重視資產的穩健性與持續現金流，因此資金不能只放在單一商品上，最好同時配置在多個不同商品，像ETF搭配主動式基金，就是相對理想的退休理財組合。

ETF雖然具有低成本與有效追蹤大盤的優勢，但容易受到市場波動影響。而退休理財就像一場數十年的長跑，很難預料這段旅程中可能發生哪些大環境變化，此時主動式基金的價值便顯現出來，藉由專業基金經理人的專業與操盤經驗，不僅可以主動發掘被市場低估或具有高成長潛力的投資標的，當面臨重大環境變動時，也能快速調整投資策略、有效降低衝擊，並與ETF的被動追蹤策略形成良好互補，讓投資旅程更加穩健。

然而，對多數投資人而言，即便了解資產配置的重要性，在實際操作上仍常遇到難題。根據劉柏甫的觀察，目前民眾在基金投資上普遍有3大痛點：首先是市場基金琳瑯滿目，投資人往往不知道該如何挑選。其次是難以精準掌握進出場時間。三為容易忽略手續費、管理費等潛在投資成本對長期投資報酬率的影響。

針對這些痛點，永豐金證券透過大戶豐App的創新功能與貼心設計，協助投資人逐步化解困境。「大戶豐不只是交易工具，更是陪伴投資人累積財富的虛擬夥伴，幫助他們找到適合自己的投資方法，一步步達成理財目標，」劉柏甫強調。

6大分類，輕鬆找到心儀的基金

主導App開發的永豐金證券數位金融處資深經理黃亮喻進一步說明，大戶豐App如何幫助投資人篩選基金商品及掌握進出場時機。

在選擇基金商品時，投資人除了參考由TISA基金委員會嚴選的TISA級別基金，也可以透過大戶豐App提供的6大分類機制，再搭配個人投資偏好，快速縮小範圍，找到喜歡的投資標的。例如，看重基金長期表現的投資人，可以選擇「連年正績效」分類，鎖定近2至3年持續表現良好的基金，若是對市場波動較為敏感，則可選擇「穩定超耐震」分類，篩出資產規模超過5百萬美元且過去3年波動度低於8%的基金。

智慧加減碼創新設計，量身計算每檔基金的加減碼區間

當投資人找到心儀的基金後，下一個要面對的難題就是，該在何時進出場？如何避免買到最高點？大戶豐 App 內建的智慧加減碼功能，可以輔助投資人做出更精準的決策，讓交易不再憑感覺。

「智慧加減碼雖然不是新機制，但大戶豐App的設計邏輯卻與市場普遍做法不同，」永豐金證券數位金融處處長劉柏甫強調。

很多數位平台的智慧加減碼功能，都是直接套用特定比例，例如下跌 5% 就建議加碼、上漲就建議減碼，這樣的操作邏輯雖然簡單直覺，卻忽略基金本身的差異性。事實上，市場上的基金種類相當多，標的可能涵蓋美國、新興市場，或是股票、債券，不同產業的操盤邏輯也都不一樣，如果以單一標準來套用所有基金，勢必會出現偏差，間接影響長期投資績效。

為了讓客戶能夠真正累積個人資產，大戶豐 App跳脫既有框架，根據每支基金的歷史表現與波動幅度，量身計算加減碼區間，當基金淨值進入「加碼區」或「減碼區」時，就立即推播通知，提醒投資人第一時間檢視是否需要調整部位。

「智慧加減碼功能自 2025 年 7 月上線以來，已吸引超過 1.5 萬人使用、累積超過6萬次的使用頻次，甚至還有客戶運用此功能找尋強勢基金，成功提升投資紀律。」劉柏甫分享，不只優化投資效果，更有助於建立長期投資紀律，原因在於，智慧加減碼是經過數據分析而得出的客觀建議，能夠幫助投資人克服「追高殺低」的人性弱點，以更理性、更科學的方式判斷是否需要調整交易策略，讓投資人能夠在市場波動中能夠穩健操作、從容應對。

「大戶豐App的核心目標，是讓客戶能夠真正累積個人資產，」劉柏甫指出，這不僅體現在智慧加減碼功能的創新設計上，更展現在實質的費用優惠中，透過定期定額的手續費優惠，降低潛在投資成本對長期投資報酬率的影響，鼓勵更多民眾及早加入退休理財的行列。

從投資小白到高資產客戶，滿足每一位客戶的投資需求

此外，永豐金證券亦關注高資產客戶的財富管理需求，規劃相應的數位金融服務。例如：開放在App線上申購境外結構型商品，讓專業投資人不必倚賴傳統專人服務，可以直接在線上完成交易，提高交易的彈性與便利性。「永豐金深信，數位財富管理平台不應僅服務投資新手，而是要讓每一位客戶，無論資產規模大小，都能享受到便利且專業的數位化服務。」劉柏甫強調。

展望未來，永豐金證券將持續強化大戶豐App的服務深度與廣度，納入更多金融產品，為客戶帶來一站式的數位投資體驗。同時，也將引入更多AI智慧功能，透過人機協作，提供更貼近個人需求的理財服務，朝著成為客戶身邊最值得信賴的「數位理財顧問助手」目標邁進。