Some tests failed. First verdict: task 0: multiple routing rules for (0, 4)   这个意思是同一任务的两个一摸一样的通信对的路由规则，我没有去重吗？

动态读取不同sheet页的数据，但是不能指定sheet

AI语音识别定义与解读        语音识别是人机交互的接口，是指机器/程序接收，解释声音，或理解和执行口头命令的能力。在智能时代，越来越多的场景在设计个性化的交互页面时，采用以对话为主的交互形式。一个完整的对话交互是由“听懂-理解-回答”三个步骤完成的闭环。其中，“听懂”需要语音识别技术；“理解”需要自然语言处理技术；“回答”需要语音合成技术，三个步骤环环相扣，相辅相成。语音识别技术时对话交互的开端，时保证对话交互高效准确进行的基础。        语音识别技术子20世纪50年代开始步入萌芽阶段，发展至今，主流算法模型已经经历了四个阶段，包括模板匹配阶段，模式和特征分析阶段，概率统计建模阶段和现在主流的深度神经网络阶段。目前，语音识别主流厂商主要使用端到端算法，在理想实验环境下语音识别准确率可高达98%以上。语音识别发展历程如下：

本帖最后由 speedy2016 于 2018-6-28 20:21 编辑国内首款基于FPGA平台的语音识别加速解决方案登陆华为云 近期，华为云与国际领先深度学习加速方案提供者深鉴科技共同发布语音识别加速引擎DDESE——DeePhi Descartes Efficient SpeechRecognition Engine，即深鉴科技笛卡尔架构高效语音识别引擎。该方案以语音识别为应用载体，对AI类应用推理计算进行全面加速。成为目前国内公有云市场上，首款基于FPGA平台的原创深度学习语音识别加速解决方案。现已全面登录华为云市场。18350近年来，云端业务发展日新月异，市场对底层硬件架构提出更高性能的要求，而FPGA的可定制化和多功能的灵活特性，与云端灵活、复杂、多变的需求“不谋而合”，继而在全球云端业务中广泛加快布局。而华为云顺应趋势，并结合自身硬件优势全面推出FPGA加速云服务器平台，应用场景覆盖基因分析、视频/图片处理、深度学习、加解密、大数据等多个领域，致力于为企业提供极致、易用、专业的FPGA加速云服务。华为云结合深鉴科技，在FPGA加速云服务器平台上发布了DDESE。该产品是以Xilinx FPGA为计算架构平台，为用户打造的一款算法、软件和硬件协同设计的推理计算加速解决方案。基于深鉴科技独有的深度压缩能力，可以在保持精度的同时将神经网络压缩超过10倍，并部署在深鉴科技自主研发的笛卡尔架构硬件平台上，其核心加速引擎能够显著降低语音识别的延时，同时达到更低的功耗。根据单句语音识别重复测试的结果，DDESE端到端语音识别的计算速度是同等级GPU（Tesla P4 + c**n）的2倍，其中LSTM部的加速比超过2.5倍。该款产品主要应用于语音识别场景，可为用户提供端到端语音识别服务。未来，深鉴科技希望依托于华为云的平台，能够在FPGA领域继续突破前沿技术，引领国际先进的深度学习加速方案，进一步赋能语音识别应用场景。目前，DDESE正面向华为云用户提供免费试用，期待更多开发者与厂商体验深鉴算法、软件、硬件协同设计的深度学习加速解决方案。DDESE体验链接：https://app.huaweicloud.com/product/00301-110982-0--0

本帖最后由 DeePhi 于 2018-6-19 11:11 编辑【导语】2018年4月26日星期四，北京深鉴科技有限公司入驻华为云市场，在华为云市场发布了“深鉴笛卡尔高效语音识别引擎” —— DDESE（DeePhi Descartes Efficient SpeechRecognition Engine）。该产品针基于Xilinx FPGA，针对深度神经网络（主要针对LSTM），为用户提供软硬件协同设计的快速、灵活、高效的推理计算解决方案。 【标签】华为云市场 云端大事件 FPGA LSTM加速 产品介绍DDESE是深鉴科技自主研发的高效端到端自动语音识别引擎，它使用了算法、软件、硬件协同设计的深度学习加速解决方案（包括剪枝、定点、编译和FPGA执行推理）。我们使用了DeepSpeech2框架和LibriSpeech 1000小时数据集来做模型训练和压缩，支持用户测试对比CPU/FPGA的性能以及执行单句语音识别。 产品特色业界领先的原创深度学习语音识别加速解决方案 （ESE，FPGA2017 best paper）- 针对模型推理支持对单向、双向LSTM使用FPGA做加速- 支持卷积层、全连接层、BN层和多种激活函数（例如Sigmoid、Tanh和HardTanh）- 支持测试CPU/FPGA的性能比较以及单句语音识别17727 解决方案我们的解决方案包括算法、软件和硬件协同设计（包括剪枝、定点、编译和FPGA执行推理）。经过剪枝，可以在精度损失很小的情况下得到稀疏模型（稠密度为15%~20%），然后将模型的权重和激活值定点到16bit，这样一来整个模型能够被压缩超过10倍，可以借助稀疏存储格式编译并部署在深鉴科技自主研发的笛卡尔平台上，采用FPGA执行高效的推理。14590 应用场景/行业DDESE聚焦语音识别场景，构建了以赛灵思FPGA为平台的自动语音识别系统加速引擎，可以为用户提供端到端的语音识别服务。基于FPGA平台，结合深鉴科技算法、软件和硬件协同设计的深度学习加速解决方案，DDESE在语音识别端到端的计算速度是同等级GPU（Tesla P4）的2倍，其中LSTM部分的加速比超过2.5倍。深鉴科技在云端部署FPGA加速解决方案，面向全球用户提供加速服务，支持其降低开发与部署成本，消除硬件壁垒，同时通过软硬件协同优化，取得更高效的云端计算能力。 产品价值点深鉴科技的核心加速引擎主要针对RNN/LSTM，能够显著的降低语音识别、机器翻译等AI时序类应用的延时。深鉴科技在华为云市场发布DDESE，目的是以语音识别为应用载体，展现基于Xilinx FPGA的AI类应用推理计算加速能力，并通过云端推广，让更多客户试用并深入了解深鉴科技的全流程解决方案。关于DDESE的更多信息，请参考深鉴科技官网：http://www.deephi.com/zh-cn/ddese.html