雷锋网按：如何低成本高效率地利用少量带标注的数据，挖掘大量语音数据中的有效信息，半监督学习正成为当下研究趋势之一。在这种趋势背景下，端到端的训练方法也正尝试结合预训练或先验知识，投入在语音识别网络的探索中。
在8月8日的CCF-GAIR全球人工智能与机器人大会·前沿语音技术专场上，俞凯教授分享了端到端和半监督学习技术在语音识别问题中的最新研究思路及进展。
简介：俞凯，上海交通大学计算机系教授，思必驰创始人之一、首席科学家。俞教授长期从事对话式人工智能的研究和产业化工作，获得过多个国际期刊及会议优秀论文奖和研究评测冠军，还入选为国家级人才项目、优青，上海市“东方学者”特聘教授。
俞教授指出，在深度学习发展以来，语音识别研究领域现在所面临的问题，除了在工程技巧和数据对接上做一些工作之外，最重要的事情是长尾的非配合语音识别。
其中，具备高效率的高精度系统和高质量的精准大数据构建是两个比较重要的进展和趋势。
一是具备高效率的高精度系统。高精度语音识别在前几年已经超过人的识别，但是高精度语音识别在长尾上仍有很多工作值得研究。很重要的一点是，现在大家的
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