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智慧監獄：三秒識別在押人員情緒抑郁、壓力系統為深入貫徹落實全國司法行政信息化工作推進會議精神，進一步加快推進“智慧監獄”建設，2018年12月司法部制定了《關于加快推進“智慧監獄”建設的實施意見》，發布了《智慧監獄技術規范》，隨著智慧監獄口號的提出和全國智慧監獄示范點的快速落地，今年已全面進入到智慧監獄、智能化監獄建設階段。　　而在多年的發展中，隨著各式各樣的安防設備逐一被應用在監獄后，這些系統在保障監獄內外部安全方面都發揮了非常重要的作用。但隨著監所安全管理需求的提升，監獄安防應用中的一些問題也逐漸凸顯。　　眾所周知，我國的“人均警力”數量在世界范圍內都屬于倒數，且因為文化與歷史因素導致獄警數量不足，這就導致了獄警普遍工作強度大，無法及時預警、預防突發事件的發生。　　非接觸性情感識別助力智慧監獄　　日前，“非接觸性情感識別”技術在廣東省番禺監獄進行了國內的首次應用。據悉該系統通過人臉識別系統點名，罪犯只需望著攝像頭三秒鐘，后臺即可獲得包括體溫、呼吸、心率、眼動、表情等五個指標。人工智能系統用算法將生理指標轉換為心理指標，顯示罪犯是平靜，還是抑郁、憤怒。從獄內管理角度看，這套系統可有效防止暴力、自殺，防止獄內打斗和逃獄。　　此外，根據大數據分析，可預測服刑人員出獄后面臨的情況，從而進行有效幫助并減少其再犯罪率。針對有重大再犯危險的罪犯，可在地方公安和司法的配合下，進行數據采集和實時監測，及時干預。以達到“物防、人防、技防、聯防”四防一體化管理。　　新技術不斷落地，傳統監獄不斷轉型　　我國監獄眾多，隨著一項項新技術的不斷落地，為傳統監獄賦予“智慧”也隨著政策的助力提上了日程，而對監獄已建系統和產品進行智能化升級改造主要可以從兩個維度來考慮：　　(1)線路的利舊。例如在監獄現狀還是標清模擬攝像機的情況下，原有部署都是同軸線纜，那么進行智能化升級時可以不改變原有線路的情況下對老系統進行智能化升級改造，比如采用HDCVI智能化前端，也能實現人員特征的采集及智能化分析，同時還避免了編碼、解碼過程中產生的圖像質量損耗。沿襲模擬標清傳輸的線路，可減少施工部署的復雜度，降低輔材成本及維護復雜度，以及對施工人員的技術要求。　　(2)產品的利舊。例如在監獄前端已是高清網絡攝像機但是并不具備智能化的情況下，可以在中心增加智能分析服務來滿足監獄智能化的升級改造，智能化既有前端智能又有中心智能，可以根據監獄目前的情況選擇前端智能化的設備更換或是中心智能化集中分析處理。　　當監獄有了智慧　物聯網、云計算、移動互聯等信息技術與監管改造工作深度融合，以及人臉識別、視頻智能分析等AI技術帶來諸多“智慧”應用，而這些賦能于傳統監獄，智慧監獄便誕生了。“智”是指智能，即將大數據、云計算、物聯網、互聯網+、人工智能等新一代信息技術應用到城市運行管理中，實現城市智能化運行;“慧”是指依托于這些新技術，建設“城市大腦”，實現城市運行自行探測、自行分析、自行修正，不斷提升城市治理、公共服務等能力。“智”和“慧”的概念延伸和映射到當前監獄工作發展趨勢和方向上，可以定義為以大數據為引領，圍繞五大改造新格局，將物聯網、云計算、移動互聯等信息技術與監管改造工作深度融合，對監獄各類信息進行實時、精確、全面地感知、整合和分析，全方位支撐民警執法、風險管控、教育改造、隊伍建設、綜合保障等方面智慧化發展，實現監獄管理精細化、指揮調度立體化、安全防控精準化、刑罰執行智能化、教育矯治科學化、綜合辦公無紙化，助推監管改造工作在新時代實現新發展。　可以預見的是，監獄將進入一個智能化領域高速發展的時代，隨著智慧監獄的口號的提出和全國智慧監獄示范點快速落地，今年已全面進入到智慧監獄、智能化監獄建設時代。經歷監獄智能化目前主要用于安全保障的階段后，監獄智能化將全面的和監獄各業務系統、業務數據進行多維融合，推動監獄智能化從感知智能向認知智能發展。目前更多監獄智能化還是處于音頻、視頻等數據采集、感知、分析得出結果，還沒跟監獄業務深度融合，未來應用趨勢更多需與業務融合達到認知智能的階段，通過監獄業務數據加載及人工智能技術的匹配，讓智能化會根據監獄業務類型、監獄不同的事件類型等去思考、推理給出處理方法，可以根據每個階段、對應的問題指導監獄工作，給出問題的解決方案。　　結語在智慧監獄建設中，通過大數據、云計算、物聯網、人工智能、移動互聯網等新一代信息技術總體來說是提升了監獄管理和監督的能力，實現了監獄管理模式從盲目管理到精準管理、被動管理到主動管理、粗放式管理到精細化管理、碎片化管理到系統性管理的改變。經過監獄智能化目前主要用于安全保障的階段后，監獄安防智能化將全面和監獄各業務平臺進行完善對接，智慧監獄是監獄信息化發展的未來，監獄安防智能化則是其中不可或缺的一部分。在通往未來的道路上，還有許許多多障礙和困難需要跨越和克服，但總體趨勢是樂觀

檢信推出便攜一站式智能審訊談話系統一、產品介紹1、產品功能及應用 檢信便攜一站式智能審訊/談話系統主要適用于監督檢查、審訊調查部門內審、外查和走讀式談話等場景，主要功能有語音微表情多維度情緒識別、同步錄音錄像、語音自動識別、智能筆錄系統管理、智能康護等功能。督察、審訊/談話通過語音微表情情緒識別判斷談話中對方的疑點，著重記錄下來并在后續的工作中深挖問題來源處所，為督察談話提供人工智能解決方案；同步錄音錄像、雙份光盤同步刻錄和語音自動識別轉寫文字等功能為案件審訊提供實時證據管理和談話語音轉寫自動識別記錄，代替原始的人工記錄書寫功能，增加辦案工作效率的同時，也加強了對案件的管理功能，滿足銜接司法需要，輔助提高整理筆錄工作質量和效率的功能；智能筆錄系統管理模塊通過審訊/談話筆錄內容的自動語音識別實現筆錄內容的自動生成與打印和系統案件的管理。智能康護功能實時監測審訊/談話對象在審訊/談話過程中血壓、心率、呼吸等生理參數的變化情況，防止在審訊/談話過程中身體生理參數出現異常。該系統與現有技術相比，通過人工智能技術的應用，以及與辦案專家的認知相結合，可以大力提高工作效率、節省人力成本，也是我國目前最先進的一款智能型辦案審訊/談話解決方案，在我國也首次提出并解決了一站式智能辦案審訊的技術方案，實現了產品系統的成熟應用。因此，檢信智能便攜一站式智能審訊/談話系統從談話、案件審訊、筆錄文檔管理等方便實現了移動式與一站式督察與辦案等功能的需求，可以廣泛應用于公監法、2、內置功能介紹1）內置語音識別功能：無需外接任何設備，開機即可使用離線語音識別功能。語音識別采用離線語音語音庫，無需接入互聯網，符合監察委保密工作需求。語音識別率可達到95%，滿足工作使用需求，實時識別率＜0.2秒，體驗感好。2）內置角色分離陣列麥克風：無需外接任何設備，配合語音識別服務器，開機即可實現聲紋的識別與應用。3、功能參數1）采用嵌入式Linux、Windows雙系統操作，超薄設計，內置筆錄系統，設備內置4個1080P高清攝像頭，Linux內置全向麥克風陣列，Windows內置角色分離麥克風陣列，集語音微表情兩維度情緒識別、筆錄系統、雙光盤刻錄、視頻顯示、硬盤備份、網絡傳輸等功能于一體，安全穩定。2）內置語音識別模型，離線的語音識別引擎模塊，設備無需外接任何服務器即可做到離線語音轉寫。3）內置角色分離麥克風，設備內置雙角色分離陣列麥克風，無需外接任何拾音器，配合語音識別引擎即可做到角色分離功能。4）采用嵌入式Linux、Windows雙系統操作，超薄設計，內置筆錄系統，設備內置4個1080P高清攝像頭，Linux內置全向麥克風陣列，Windows內置角色分離麥克風陣列，集雙光盤刻錄、視頻顯示、硬盤備份、網絡傳輸等功能于一體，安全穩定。5）設備支持6路網絡 1080P高清視頻輸入，具有HDMI輸出接口，分辨率達到1920*1080。6）設備可支持各通道單畫面、畫中畫、三畫面、四畫面顯示模式。7）設備視頻編碼采用H.264，High Profile，H.265，的視頻編碼標準。8）設備含有1路音頻輸入接口，音頻編碼采用AAC 48KHz采樣編碼，同時含有1路3.5監聽接口，一路內置揚聲器。9）設備內置雙光驅，將審訊（訊問）現場的音像信息，實時同步直接刻錄在光盤中。并且在刻錄前自動格式化并檢測光盤有效性，對不符合刻錄要求的光盤自動彈出，刻錄結束后自動封盤。 10）嵌入式Linux內置480G SSD硬盤，Windows內置250GB SSD硬盤，對審訊（訊問）現場的音像信息，實時同步備份，確保數據信息安全存儲，同時支持外接移動硬盤進行實 時同步刻錄。11）設備采用雙光驅，支持直刻支持，支持4.7G單層、單面雙層8.5G實時刻錄。使用標準4.7G容量DVD光盤，刻錄時間1小時至24小時任選二、產品外觀展示三、語音微表情智能情緒識別模塊1.語音采集實時變換分析：實時顯示采集的波形，并顯示能量圖；同步顯示多種參數數據的二維圖形并進行系統分析；*分析結果排列、保存和實時的柱形圖統計；錄音過程可以手動打入標記，方便定位查找該時間點；*采集過程中以及結束后，可以馬上點擊任何一個分析點，播放同步的語音以及視頻；問話模式下，可以不分析不需要的聲音；生成的測試案件自動歸入錄音數據信息庫，不用導入即可系統分析。2.錄音數據信息庫管理和分析：1）管理查找所有的測試案件，可以完善案件和被測人信息，包括查找、導入、增加、修改、刪除操作功能，信息包括ID、姓名、年齡、性別、民族、籍貫、婚姻狀態、學歷、職務、電話、住址、案件、案情、其他、創建時間；*可以直接各種編碼格式的視頻文件和音頻文件；2）分析界面包含各種心理參數的二維波形圖、系統特征分析、參數重要性、超標指示和排列次序、分析模式選擇、視頻顯示、統計報告生成，*各種心理參數是明確的中文標識；3）數據同步性：*能繪制并同步顯示心理圖譜曲線；*語音以及視頻微表情同步播放分析；心理參數、系統特征分析、數據指示，語音波形圖完全同步，標注信息可以隨時插入并同步；4）聲紋識別功能，自動把問詢人員和被測人員的語音分離；5）語意識別功能，快速把說話內容以文字的形式呈現；6）進行面部表情分析，*獲得興奮、悲哀、憤怒、驚奇、懼怕、厭惡、輕蔑、關注、煩倦、困惑、心率、眼動、微表情強度等參數指標；7）*在要分析的語音段內，可以一幀幀的播放視頻，觀察微表情和微反應；8）統計報告可以生成為word和pdf格式，*抓取到的微表情自動插入到報告相應的文字下面，以圖文的方式直觀呈現。3.同步錄音錄像轉換工具：兼容國內所有視頻監控和同步錄音錄像格式，將具有獨特的壓縮算法的特殊錄像格式轉換為通用的視頻格式，便于管理、播放和選擇用于分析；4.音視頻分割程序：將長時間的音頻和視頻文件分割成需要進行分析的片段，支持所有的格式，分割完成的片段，可以直接導入系統數據庫并進行分析；常見表情、微表情、微反應圖文輔助查詢系統，能夠對發現的行為、表情進行查詢，練習；四、語音識別模塊1、本地化部署：系統各組件，包括語音識別引擎、模型訓練工具等均能私有化部署2、接口：以API和SDK的方式提供支持HTTP協議和Websocket協議的語音識別調用接口3、兼容性：未來語音平臺軟件版本升級改造時，需要保證定制化接口的向下版本兼容4、識別效果（16K）：在普通話，且沒有明顯的電流、線路聲音和背景噪聲的情況下，整體字準確率可達到90%。 驗收音頻采樣格式：16k采樣率、16bit采樣位深、單通道。5、識別算法：采用最先進的Dfsmn-ctc基于word進行建模，確保識別率和并發能力均行業領先6、中文連續聽寫：提供中文的連續語音聽寫功能7、中英文混合聽寫（16K）：提供中英文詞級別混讀聽寫功能，例如：你覺得how are you doing是比較private的問題8、數字識別：提供數字串聽寫功能9、字母識別：提供字母識別功能10、標點智能預測：提供標點智能預測功能11、端點檢測：提供端點檢測功能，用戶語音的起始點、結束點檢測12、離線ASR實時率：離線場景下，語音識別引擎的處理效率。離線ASR實時率（RTF）定義為：在確保機器滿負荷的工作狀態下，語音引擎處理一段時長為a的音頻信號所花費的時間b，則實時率為b/a/核數該指標約為0.1713、自主優化能力：提供本地離線版的ASR自助優化能力或工具；14、熱詞優化能力：支持本地化秒級生效的熱詞自主優化能力15、語言模型優化能力：支持本地化分鐘級的大數量語言模型優化能力(一般幾分鐘， 30分鐘)16、角色分離：具備自動區分問和答2個角色的能力。并且支持自定義修改問和答的名字。五、智能筆錄系統模塊1、系統采用B/S、C/S結合的架構，PC客戶端同時可以使用web瀏覽器訪問、桌面式應用兩種工作模式；2、一鍵式安裝，所有的安裝文件都在一個可執行的安裝EXE程序中，直接按照說明書一步步安裝，方便快捷；3、提供了靈活的自定義筆錄問話模板，可以自己添加，也可以導入以往的問話模板；4、支持離線語音識別，支持角色分離功能，全自動、半自動的語音轉文字，文字自動生成問答的談話模式；7、支持語音播報，支持精準有感情的朗讀告知書等文字；8、支持談話筆錄問答回放；9、支持談話視頻回放；10、支持談話過程中的語音識別回放；12、支持同步定位談話回放視頻、語音識別、測謊儀數據、筆錄，回放做到最大限度還原談話全過程；14、支持導入導出筆錄模板文件，支持導出Word、PDF筆錄；15、支持脫網單機設備精致筆錄制作；16、支持快速回填過往人員的信息、支持身份證自動讀取人員信息；17、支持省市區縣多級架構的數據同步；18、支持對同步錄音錄像設備的實時控制；19、提供簡單的數據統計分析；20、支持手動/自動檢測筆錄進行中的狀態并進行暫停談話操作；功能點1、提供用戶分角色，分前后臺登錄和管理系統；2、提供分用戶管理案件、筆錄的功能；3、提供一套快速問答筆錄制作功能；4、提供詳細的案件詢問筆錄的人員信息、類型、審訊信息輸入功能；5、提供方便的自定義筆錄類型、筆錄模板類型、筆錄問答類型功能；6、提供談話信息查看、談話筆錄查看、談話問答模板查看和編輯的功能；7、提供全自動、半自動、手動三種談話筆錄制作的功能；8、提供精準的分角色語音識別，語音轉文件功能；9、提供低延時高清晰度遠程直播畫面；10、提供專業的非接觸式生理分析數據展示功能，實時監控被詢問人的生理狀況；11、提供自定義編輯筆錄導出模板功能；12、提供完整的筆錄，可自定義的筆錄文件導出（Word、PDF）功能；13、提供告知書、筆錄問答模板、筆錄導出模板、談話筆錄的導入導出（Word、PDF）功能；14、提供談話視頻回放、談話筆錄回放、談話語音識別回放、談話身心監護回放功能；15、提供談話回放同步并且聯動定位視頻、筆錄、語音識別、身心監護的功能；16、提供回放身心監護數據排行榜，可以準確定位談話過程中被詢問人的心理波動時刻，提高工作效率；17、提供人員、筆錄、模板等相關數據的統計與匯總；18、提供手動/自動檢測筆錄進行中的狀態并進行暫停操作；19、提供實時檢測各組件服務的狀態，方便判斷平臺維護；20、提供回放校準錄像同步語音識別的同步時間；六、同步錄音錄像、雙份光盤同步刻錄系統運行時，啟動同步錄音錄像功能，實現對督察、審訊辦案的全程實時保存與備份。七、智能康護功能可以實時監測談話對象的心率、血壓、血氧等生理參數。

智能診斷憑聲音判斷心臟病日前醫療機構的研究者發現，心音和心臟病之間可能存在某種關系。這意味著在未來醫生可能會把聲音分析軟件當做一種無創的互補性診斷工具。醫療機構并公布了研究結果。他們在冠狀動脈顯像儀之前使用一款智能手機 App 來監測聲音信號。在這個雙盲實驗中，有 120 個病人（患有心臟病的志愿者）和相應的對照組參與其中。研究者識別出了一種可能使冠狀動脈疾病發生的幾率增加 19 倍的聲音特征。研究者也識別出 13 種與冠狀動脈疾病有關的聲音特征。當描述一件消極的經歷時，所記錄下來的病人聲音區別最為明顯。“這項研究表明，心音特征和冠狀動脈疾病之間可能存在潛在的關系，”研究者在美國心臟協會科學年會的海報上寫到，“心音聲音特征分析可能輔助醫生在表現出胸痛的病人中預測冠狀動脈疾病的可能性，尤其是在遠程醫療的情況下。”通過使用研究語調，而不是講話實際內容或語境的技術，這款軟件將智能手機和便攜式麥克風設備轉換成心理健康傳感器。這家公司目前已經推出兩款免費面向消費者的應用，Moodie 和 Empath，還有一款面向臨床醫生的叫做 Beyond Clinic。這家公司把它當作衡量情緒的一種方法，并在不同的場合進行展示，比如在工作健康場所或市場調研中，甚至應用于最近特朗普和 Megyn Kelly 之間的采訪中。今年 9 月份，推出了一個研究平臺，用戶可以在上面利用軟件來檢測身體狀況，目的在于通過各種健康相關問題的聲音來識別生理指標。目前這家公司已經有相關數據表明，包括帕金森或者其他神經認知情況在內的疾病會對聲音產生更加明顯的影響。醫療機構的這項發現是全球首例表明聲音能夠暗示身體疾病的研究。“這項研究已經進行了兩年時間，而且我們實際上還需要花更長的時間才能明白其中奧義，不過，我們已經感覺到愿景已經不遠。，“如果我們能夠找到聲音特征和生理癥狀的相關性，意味著這也可以繼續在其他領域進行研究。”這一研究也預示著聲音并不一定只能靠醫生的耳朵判斷，Mor 說，“聽起來特別的聲音不能被清晰地發出來，也不能被人類的耳朵察覺到，”他說，“這和視力有點類似，我們能看到特定光譜下的物體，但實際上還有更多的物體存在。” Mor 認為 Mayo 醫療機構的研究有機會深入到許多治療領域，并且有潛力開發出一款應用，能夠基于聲音提醒人們是否存在患有某種疾病的風險。“這為我們繼續研究心臟方面并且開展多中心、多語言研究打開了大門。”Mor 說道。

亞馬遜的Alexa AI團隊目前正在嘗試探測幸福和悲傷等情緒的方法，這些工作已于今年早些時候在研究中發表。據彭博社報道，亞馬遜正在開發一種用于情緒檢測的可穿戴設備，人們可以用它來了解周圍人的感受。該項目已經開展多年了，在2017年，亞馬遜已經開始探索情緒識別AI，但只能感知用戶的聲音中的沮喪，“談論它將如何應用還為時過早，我們已經在線下探索如何使用它進行數據選擇，但是在這一點上沒有任何內容可以分享。”模型如何運作亞馬遜對情緒檢測的野心在最近幾個月發表的兩篇論文中可見一斑。兩個項目都使用南加州大學（USC）的數據集訓練模型，這些數據集包括演員約12小時的對話。然后注釋10000個句子的數據集以反映情緒。“Multimodal and Multi-view Models for Emotion Recognition”檢測到六大情緒：憤怒，厭惡，恐懼，快樂，悲傷和驚訝。情緒可以通過三個維度的數值直接描述：效價，即談論情緒的積極性或消極性，激活水平，這是情緒的能量，然后是支配、控制的影響。多模式方法分析來自音頻的聲學和詞匯信號，以檢測情緒。亞馬遜Alexa高級應用科學家Viktor Rozgic解釋說，聲學研究語音和語音特性，詞匯研究單詞序列。Wang表示，“聲學特征或多或少地描述了你如何說話的風格，而詞匯特征正在描述內容。如示例所示，它們對于情感聯系都很重要。因此，在提取特征之后，它們被輸入模型，在我們的例子中，這將是不同的神經網絡架構，然后最終做出預測，在這種情況下是憤怒，悲傷和中性情緒狀態。”亞馬遜最近分享的另一篇論文“Improving Emotion Classification through Variational Inference of Latent Variables”解釋了一種實現微觀改善效果以預測情緒的方法。為了從音頻記錄中提取情感，將語音記錄中的人類交互映射到一系列光譜向量，饋送到遞歸神經網絡，然后用作分類器來預測憤怒，快樂，悲傷和中性狀態。“我們正在將聲學特征提供給編碼器，編碼器正在將這些特征轉換為較低維度的表示，解碼器可以重建原始音頻特征并預測情緒狀態，”Rozgic說，“在這種情況下，它的價值有三個層次：消極，中立和積極，而對抗性學習的作用是以特定的方式規范學習過程，使學習的表現更好。”情緒和機器智能除了提供有關亞馬遜情緒檢測野心的詳細信息外，re：Mars的一次會議探討了情緒識別和情緒表征理論的歷史，機器學習，信號處理和支持向量機等分類器的進步也推動了工作的進展。該技術的應用范圍從測量反應到視頻游戲設計，商業廣告等營銷材料，尋找道路憤怒或疲勞的動力汽車安全系統，甚至幫助學生使用計算機輔助學習。該技術還可用于幫助人們更好地了解他人的情緒。論文：arxiv.org/abs/1906.10198developer.amazon.com/zh/blogs/alexa/post/2d8c2128-eec9-44cc-9274-444940eb0a4d/using-adversarial-training-to-recognize-speakers-emotionsEnd

騰訊科技 宗秀倩 12月20日報道語音識別領域的明星創業公司云知聲正在經歷一場隱秘的高層架構調整。騰訊科技獨家獲悉，公司CEO梁家恩不再擔任公司CEO，轉而專注負責技術領域。公司CEO由黃偉擔任，正式上任已有一周有余。云知聲的官方網站側面印證了該消息的真實性。云知聲在公司內部的新聞稿通報，云知聲榮獲中國最具投資價值企業50強的稱號，云知聲CEO黃偉出席了本次大會并領獎，新聞稿并配了黃偉領獎的照片。在外界看來，這似乎是空降兵式的調整。在語音識別業內的知情者看來，則是語音識別產業核心人物的回歸。“黃偉終于回歸了，終于從幕后走向了前臺”。一位語音識別的業內人士這樣感慨。黃偉是誰？作為語音識別領域的領軍人物，他先就職于摩托羅拉和盛大創新院，建立了盛大創新院語音分院，后隨著盛大整體戰略的調整，他于2012年離職選擇創業。對于黃偉創業的說法不一。盛大創新院員工表示，黃偉是盛大創新院高管中最早離開創新院的，他去創辦了云知聲。但在此前，云知聲官方否認黃偉在這個團隊中。今年10月，云知聲確認完成啟明創投的A輪融資，金額達1億人民幣，此時，云知聲公司成立剛過500天。云知聲的迅速躥紅也引起了業內人士對它的關注，也牽出了黃偉與云知聲的聯系：“黃偉不是明面上的公司創始人，更多的是和云知聲私下里的關系。雖然沒有確切的證據表明兩者的關系，但實際上千絲萬縷，兩者走的非常近。”一位知情人士透露。騰訊科技獲悉，此次黃偉正式擔任CEO，與其從盛大離職后的競業禁止協議解禁有關。“云知聲這一年的飛速成長，與黃偉的幕后操盤緊密相關。”上述人士表示。對此安排，有知情人士透露，黃偉對資本方等較為熟悉，更容易掌控全局。梁家恩是典型的技術型人才，專注技術更為適合。“在盛大創新院時黃偉是梁家恩的領導，創業后先由梁家恩擔任CEO，黃偉在幕后。條件許可后，黃偉再走到前臺，這很順利成章。”作為創業公司，云知聲一年的成長有目共睹。“在語音識別領域，百度已經做了一年多，云知聲也做了一年多，但是云知聲的識別技術比如識別的準確度已經比百度高出一大截。”一位語音識別的從業人士這樣評價，“在語音識別的創業公司中，云知聲是做的最好的。”梁家恩把創業的階段性成功歸因于強大的核心技術團隊和平臺技術團隊，能夠在一年時間里，實現上市公司需要3-5年才能構建的語音識別服務平臺。“一年來，語音識別錯誤率下降60%，識別速度提高3倍以上。”云知聲CEO梁家恩對騰訊科技表示。在這個節點上，在語音識別領域的大爆發的前夜，復盤云知聲一年的黑馬式崛起，頗有一番意味。語音識別產業大爆發“所有手機制造商都在投資語音、拓展語音技術領域的投資，打造更優雅的設計并 將其深入集成到手機中。”美國最大的語音識別技術公司Nuance高級副總裁邁克爾?湯普森這樣說。在推出Siri應用兩年后，今年蘋果在麻省理工大學 （MIT）附近組建神秘辦公室，用以做Siri 語音識別技術的研發。微軟正在研發代號為“Cortana”自有語音個人助手軟件，并計劃在下一個Windows Phone平臺大升級中推出，以抗衡Google Now及Siri。至此，蘋果、谷歌、微軟、英特爾等國際巨頭均重金投入語音識別技術。在中國市場上，語音識別技術公司也有幾大派別較力：第一派來自互聯網巨頭在語音識別技術上的布局，比如騰訊、百度、搜狗等圍繞自己的產品生態系統做語音技術，用來為產品服務。微信的語音對講應用已經成為人們日常聯絡的必備。360也有意進軍語音識別領域，曾傳出與科大訊飛談合作事宜，但至今未有明確信息。第二派來自專業的語音語義識別公司在移動互聯網上的延伸。比如科大訊飛去年專門成立移動互聯網事業部做移動應用，美國的Nuance在上海也設立辦事處拓展以多語種語音識別應用為主的中國市場。第三派來自于新興的創業公司，如云知聲、思必馳等，具有互聯網公司的基因，長 勢兇猛。還有一派專做部分語音語義技術的應用，比如擅長語義解析的蟲洞（獲微軟首期云加速器項目支持）、智能360（周鴻祎做天使投資），以及做微信語音 生活搜索的出門問問（前谷歌語音識別技術員工李志飛創辦），他們自己做語音語義識別應用的一部分，另一部分技術會借助科大訊飛等廠商的技術來完成。剛剛過去的幾個月，基于語音識別技術的角力進入前所未有的白熱化階段。 9月7日，創業公司思必馳宣布重新定義人機交互體驗的方向，高調推出基于語音識別和語義理解的人機對話。9月中旬，老牌語音技術公司科大訊飛宣布自主研發的離線語音聽寫引擎將于9月下旬正式發布，將應用于“訊飛輸入法”等產品。10月19日，云知聲在確認融資消息的同時，也發布了離線語音聽寫技術，并發布了語義云。今年10月28日，科大訊飛語音云發布三周年，訊飛語音輸入法用戶超過1億。黃偉的故事在這輪語音識別技術熱潮中，有個身影本該成領頭羊但卻落寞四散缺席，那就是盛大。與科大訊飛相比，盛大當年的語音識別技術并不弱。曾經領導盛大的語音識別團隊的核心人物是黃偉。同劉慶峰一樣，黃偉畢業于中國科學技術大學，2004年加入摩托羅拉中國研究中心(MCRC)擔任資深研究員。在摩托羅拉工作期間，他帶隊開發出世界上首個手機聲紋認證系統，并完成多項語音交互產品研發。但在金融危機期間，摩托將整個語音識別團隊出售給Nuance。黃偉拒絕被Nuance收編，于2009年7月加入盛大網絡旗下的創新院，2010年10月創建了語音分院，力圖將語音識別技術與盛大旗下的互動娛樂系統相結合，延展到用戶端。2010年，盛大語音團隊在美國國家標準技術署（NIST）舉辦的聲紋識別評測（SRE）大賽中，力壓麻省理工、斯坦福研究中心、IBM等眾多名校、名企，在在9個單項任務中獲得5個單項第一，整體綜合指標第一。梁家恩畢業于中國科學技術大學，隨后進入中科院自動化所工作，2011年加入 盛大創新院，在盛大語音分院工作，擔任高級研究員一職。不過，隨著2012年盛大創新院的戰略調整，語音團隊從創新院剝離到盛大掌門科技，由陳大年掌管。語音團隊的成員開始各尋出路。盛大語音團隊的幾個人選擇了創業，同樣做語音識別，定名為“云知聲”。但云知聲更傾向于強調自己的技術積累來自于中科院自動化所，而非之前曾工作過的盛大。黃偉在其中的角色耐人尋味。2012年夏天，盛大創新院離職員工QQ群里，傳來了黃偉創辦云知聲的消息。一位前盛大創新院員工表示，“黃偉是盛大創新院高管中最早離開創新院的，他去創辦了云知聲。”但云知聲官方否認黃偉在云知聲團隊中。來自云知聲的官方消息顯示，公司創始人有兩位，一位是梁家恩，擔任公司CEO，另一位是康恒，擔任公司CTO，負責平臺業務部。對于黃偉與公司的關系，騰訊科技曾向云知聲市場負責人求證此事。該負責人表示，“黃偉和我們公司沒有什么關系。”但他也表示，黃偉和梁家恩是師兄弟關系，也會指導云知聲的業務。云知聲的內部人士透露，黃偉離開盛大研究院后創辦了移動互聯網應用音樂雷達，和云知聲團隊在同一座大廈辦公。網站信息顯示，兩家公司都在北京海淀區財智國際大廈C座，云知聲在15層，音樂雷達在19層。音樂雷達的一家合作伙伴的負責人證實黃偉是音樂雷達的創始人之一，并和黃偉談過音樂方面的合作。對于外界對黃偉和云知聲之間關系的猜疑，他表示，“不出面創立公司，但可能通過代持的方式運營公司，這在圈里也比較正常。”互聯網的節奏對云知聲而言，過去一年來，以快取勝、唯快不破的節奏在語音識別領域快速擴張業務，打造知名度。在與其他公司的語音技術解決方案不相上下的情況下，云知聲采取先搶占市場后再優化的策略。去年11月，云知聲和搜狗語音助手達成合作，今年3月，和錘子科技達成合作，5月和樂視TV達成合作，8月又和inwatch、易信達成合作。云知聲和科大訊飛比肩一道出現在在小米、聯想、智能360語音助手等很多合作伙伴的語音識別方案中。梁家恩透露，從和搜狗團隊見面到第一個產品模型出來只花了兩個星期，而這個時間可能其他公司連商務條款還談不下來。樂視電視的合作也類似，從第一次和樂視團隊接觸到內部系統跑通到在發布會上發布只用了1個月的時間。還有一個合作客戶——錘子科技。CEO羅永浩出了名的挑剔。今年，錘子ROM發布會前一周，老羅在抱怨語音識別方案遲遲未出，當晚云知聲公司CTO已經將產品集成和錘子科技團隊進行對接。最終，云知聲和科大訊飛同時入圍錘子ROM的語音解決方案。與之前的課題研究迥然不同，梁家恩發現，創業一年來，團隊一直糾結技術層面的東西，他認為和實際業務結合更關鍵，也更重要。“做成也是技術好，做失敗也是技術好”。自去年發布語音識別公有云以來，平臺上已經有1000個開發者加入。通過該開放平臺，“可以把門檻降得足夠低，開發者無需懂具體的語音語義技術，只需要調用云知聲的服務，就可做應用創新。”在開放平臺背后，隱藏著云知聲的商業模式邏輯：通過語音語義平臺將各家的App聯通，用戶數據也會集中到平臺上，將各個環節貫通從而實現廣告等商業價值。梁家恩把它比擬為一種類似Google adsense的模式，雖然每家的量很小，但是通過聚合可以產生商業利益，各個參與方可以分成。互聯網的創業節奏讓云知聲嘗到了甜頭，接下來也有風險和挑戰。一個是來自平臺化的風險。“騰訊、百度做語音識別都是圍繞自己的主營來設計，在生態系統內來做，也會進行開放平臺的建設。”上述語音識別的從業人士認為，相比較其他已經有穩定商業模式的公司涉足語音識別應用而言，初創公司做平臺的風險更大。對云知聲而言，另一個隱憂是尚未有核心的移動互聯網產品。目前來看，云知聲嘗試做語音輸入法插件，但主要業務是從語音識別解決方案切入，走技術驅動路線。“創業公司必須有自己的產品和服務，沒有產品，很難承載用戶數據，商業利益挖掘更難。”

中國警用裝備的發展在我國，地區經濟發展的不平衡造成了警用裝備水平的差異,由此看來經費是影響警用裝備水平提高的重要因素。巧婦難為無米之炊,沒有必要的資金投入和經費保障,改善和提高警用裝備就是一句空談。在公安部制定的公安事業發展十五計劃和l5年規劃中,建立公安經費保障機制就是其中的一項重要內容。這種機制主要包括以下幾個方面:一、通過國家立法,確定各級公安機關支出占用該級政府財政總支出的比例,建立公安經費保障機制，用法律和制度來保障公安工作所必須的經費;二、按照事權劃分,建立中央和地方分級管理的保障機制。即結合公安機關的管理體制和所承擔的工作任務,按照事權劃分和財政相統一的原則,建立分級負擔,中央補貼的經費保障機制;三、也就是前面我提到的,加大對貧困地區公安經費和基礎建設的補助力度;四、完善專項經費補助機制。即由中央和省級財政建立專項經費補助機制,由公安部和省、自治區、直轄市公安廳、局按照一定比例和標準補助地方公安機關用于專項工作的補助和獎勵。如金盾工程、偵察技術、防暴裝備等項目的建設；五、建立健全裝備、基礎設施和經費標準。這一點前面我也提到過。就是制定出信息通信、刑事技術、公安交通和個人防護等基本裝備標準,制定拘押收教場所、派出所、刑警隊等基礎設施建設標準,制定公安機關預算開支范圍和定員定額標準。以此為基礎,實現合理安排公安經費在各級財政預算中的基本比例,并隨著國家財政收入的增長逐年增加對公安機關的投入。我們相信,隨著公安經費保障機制的逐步確立和不斷完善,警用裝備建設的資金會逐步得到保證,警用裝備的水平也會得到穩步的提高。二十一世紀的中國公安工作肯定會面臨著許多新的挑戰,新的形勢和新的任務對警用裝備建設也會提出新的要求。在可以預見的未來，中國警用裝備建設可以說是挑戰和機遇并存。一方面,新的形勢和新的任務對警用裝備建設提出新的要求；另一方面,國民經濟的持續健康發展,綜合國力的進一步增強,科學技術的日新月異,又為以高科技為主體的警用裝備建設提供了堅實的技術支援和物質保證,為警用裝備建設的快速發展提供了一個難得的契機。在公安發展十五計劃和15年規劃中,對公安科技和警用裝備建設工作提出了明確的目標要求：十五期間，基本建成全國公安信息通信網，采用有線、無線、衛星等多種通信手段，實現語音、數據、圖像、圖片等信息的迅速精確傳遞；建成覆蓋全國各種公安業務的信息管理系統；建成全國公安指揮大樓等等。