目前从事语音识别、语音合成、多模态大模型工作，追求我的North Star：希望在语音领域做出一点成绩，让这个世界因为我，哪怕而有一点点的不同。

基本信息

教育经历

  • 2013-2016，北京大学，言语听觉研究中心
  • 2009-2013，北京邮电大学，智能科学与技术

项目经历

语音/语言大模型（2023~2025）

  • 语音大模型KE-Omni & 语音对话数据Ke-SpeechChat 2024.08-2025.03 [arXiv|demo]: 搭建端到端语音大模型，强大语音理解与生成能力、超低延迟，带来交互体验跨越提升。
    基于6万小时高质量合成对话数据，构建语音大模型，实现流式语音对话。
    解决对话数据不足问题，构建语音对话生产与质检系统，产出10万小时高质量对话数据。
    自研语音大模型Ke-Omni，在对话理解榜单VoiceBench上超越Qwen2-Audio。
    模型框架文本对话生产流程 语音对话生产流程

  • 音频推理大模型Ke-Omni-R 2025.03-2025.04 [Github]:
    构建音频推理模型，通过强化学习引入深度思考过程，提升复杂任务的理解和推理能力。
    基于Qwen2.5-Omni，GRPO强化学习训练，在音频推理榜单MMAU上达到SOTA。 Ke-Omni-R效果

  • 大模型数据能力构建 2023-2024 [技术报告]： 搭建贝壳领域大语言模型的数据平台，支撑居住领域大模型的训练。
    构建了数据读取、去重、清洗、过滤、挑选混合等相关能力，提升LLM效果。参加2024年Better-mixture算法大赛，荣获季军。大模型数据框架

  • 大模型评测能力构建 2023-2024： 搭建贝壳领域大语言模型的评测平台，支撑居住领域大模型的评测。
    构建了涵盖通用能力、业务场景的评测体系，支持多种模型接入方式、多种评测指标，有效支撑模型的训练过程和落地指导。大模型评测框架

  • BelleWhisper语音识别 2023-2024 [开源模型belle-whisper-large-v3-zh-punct & Belle-whisper-large-v3-turbo-zh]：
    打造领域泛化统一的语音识别，取代深度定制，更多模型参数、数据，提升精度和鲁棒性。
    基于Whisper优化中文语音识别能力，统一了不同采样率、离线在线识别、不同业务场景，并在业务上落地应用，字错误率相对下降约20%。
    BelleWhisper CER

语音识别（2018~2023）

  • 智能家居语音交互 2020.12-2022.04：
    打造完成贝壳“小海智家”智能家居产品。从零搭建智能家居语音识别能力，针对环境中的噪声、混响等复杂声学情况，针对高频命令控制的query，分别提出解决方案，实现高精度、低延迟的语音识别。
    为解决噪声混响问题，语音叠加噪声、混响模拟真实环境，识别精度由87%提升到92%。
    为解决领域不匹配问题，通过语言模型自适应训练，识别精度进一步提升至94%。

  • 车载语音识别与交互 2018.7-2020.04：实现滴滴全程录音语音识别能力，保障出行安全。
    行程中录音语音识别是保障出行安全的基础，面临环境复杂、远场、无数据等问题。
    基于LAS框架构建鲁棒语音识别，数据增强扩充（加车噪、加混响），提升模型鲁棒性。
    研发半监督训练框架，筛选线上大量弱标签数据，对模型快速优化，识别精度提升5%。
    行程中录音语音识别率从50%提升到84%，1个月内落地可用，并实现100%全覆盖。

  • 基于端到端方法的中英文夹杂（CODE-SWITCHING）语音识别 2017.12-2018.10 arXiv：
    普遍存在的中英文夹杂现象给语音识别带来很大挑战，传统级联方案系统复杂、精度低。
    基于Attention的端到端语音识别框架，端到端实现中英文夹杂的语音识别。
    探究了建模单元(char、subword)，解码策略，多任务学习（联合CTC、融合语种信息）。
    在SEAME数据上达到SOTA，MER 34%。应用到多方言混合语音识别，整体提升10%。

  • 端到端语音识别研究与落地 2017.11-2018.5：
    对于CTC、Attention这两类端到端的方法，分别对比了音素、音节、字不同尺度建模单元的性能；
    实验发现了一些有价值的结果，对不同条件下的语音识别应用有借鉴意义并发表论文。
    基于Transformer框架搭建端到端的语音识别，将多任务学习应用到模型训练，联合Attention与CTC，提升系统训练的鲁棒性，系统达到了较高的性能；并且部署上线，落地到业务。

语音合成（2013~2017）

  • 基于神经网络的语音合成及在明星音合成中的应用：实现多个百度地图导航播报明星音。
    在大规模语音数据条件下（几十甚至上百小时数据），完成神经网络模型训练。
    通过模型自适应与数据平衡，0.5小时极小量明星音实现了高质量明星音合成MOS 3.8。
    明星音在百度地图导航上广泛应用，数量超过竞品，并得到地图部门的高度认可。

  • 基于深层神经网络的语音合成：为解决GMM趋向均值导致的过平滑问题，在语音合成声学建模中引入循环神经网络。利用深层循环神经网络实现从文本特征到语音声学特征的映射，取代了传统基于HMM的语音合成架构中的决策树和高斯模型，大幅提高了声学模型性能。探讨不同层级文本特征对声学建模的影响；引入韵律信息，进一步提高声学模型的性能。基于深层循环神经网络实现语音合成，声学特征误差由基线系统的5.8 dB降低到5.0 dB。

  • 基于MGE的语音合成： 基于HMM的参数语音合成中，将模型训练准则由最大似然准则（MLE） 改为最小生成误差准则（MGE），提高了声学模型性能。

开源项目

  • Ke-Omni-R: 语音推理大模型项目,基于GRPO强化学习增强模型推理能力。 Github
  • Whisper-Finetune：基于Whisper的语音识别项目 Github
  • Athena：基于Transform的端到端语音识别项目 Github
  • Belle：语音/语言大模型项目 Github

论文发表

  • SARI: Structured Audio Reasoning via Curriculum-Guided Reinforcement Learning.2025. arXiv
  • Advancing Speech Language Models by Scaling Supervised Fine-Tuning with Over 60,000 Hours of Synthetic Speech Dialogue Data.2024. arXiv
  • Technical Report: Competition Solution For BetterMixture[J], 2024. pdf
  • ChatHome: Development and Evaluation of a Domain-Specific Language Model for Home Renovation. 2023. pdf
  • KeSpeech: An Open Source Speech Dataset of Mandarin and Its Eight Subdialects[J]. 2021. pdf
  • Gigaspeech: An evolving, multi-domain asr corpus with 10,000 hours of transcribed audio[J]. arXiv preprint arXiv:2106.06909, 2021. pdf
  • DiDiSpeech: A Large Scale Mandarin Speech Corpus[J]. arXiv preprint arXiv:2010.09275, 2020. pdf
  • Towards end-to-end code-switching speech recognition[J]. arXiv preprint arXiv:1810.13091, 2018. pdf
  • Comparable study of modeling units for end-to-end mandarin speech recognition[C]//2018 11th International Symposium on Chinese Spoken Language Processing (ISCSLP). IEEE, 2018: 369-373.pdf

我的公开课

兴趣爱好

  • 参加并完成了2014年的北京马拉松
    北京马拉松

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