二、 ModelScope社区助力语音AI发展
达摩院语音实验室通过ModelScope社区，把过去积累的优秀算法开源，并开放了算法生产的模型。达摩院希望每个模型开发者都可以通过ModelScope社区，接触到达摩院的算法和预训练模型。
在ModelScope社区，模型开发者不但可以复原达摩院生产的预训练模型，而且可以在自己的数据领域，进行定制化开发。
目前，达摩院在ModelScope社区开放了五大领域的三十多个不同模型。包括语音识别、语音合成、语音唤醒、语音信号处理、口语语言处理领域。
用户可以在每个模型的详情页，看到详细的模型信息及模型效果。用户可以直接通过网页进行交互，直观体验语音识别跟语音合成的效果。
接下来，介绍一下达摩院创新的语音识别模型“Paraformer”。目前，主流语音识别模型是端到端的自回归模型。Paraformer模型在自回归模型的基础之上，大幅提升了推理时的效率，给予用户十倍的效能提升，降低模型的服务成本。
与此同时，阿里云线上Uni-ASR模型通过ModelScope社区，首次开放开源。阿里云希望行业应用者，研究机构的研究者可以在此基础上，产出比达摩院更好的模型。
除了中文模型，达摩院的新加坡实验室在ModelScope社区开放了很多其他语种的语言模型。
在语音合成方面，ModelScope社区开放了达摩院创新的语音合成声学模型SAMBERT，并且开放了达摩院预先训练好的音色，方便大家直接使用。当用户需要定制声音，只需要使用training pipeline，通过预训练模型加翻译的方式，自主定制自己喜欢的音色。
在语音唤醒方面，达摩院开放了语音唤醒词定制模型。用户只需要收集少量的唤醒词数据，就可以定制自己喜欢的唤醒词。
在信号处理方面，达摩院首批开放了降噪模型，回声消除模型。方便用户对语音进行降噪，回声消除等等。
在口语语言处理方面，达摩院开源开放了最新的口语长文本语言处理基础模型“PoNet”。PoNet主要用来处理口语长文本的篇章级内容，在运算效率跟理解能力上，优势突出。大家可以将PoNet模型，作为预训练模型使用。
如上图所示，ModelScope社区为AI模型开发者提供开箱即用的环境，大家只需点击右上角即可。
如上图所示，用户只需要两行代码，就能在服务器后端拉起模型，把模型加载到本地并运行。不同模态的模型都可以通过修改两行参数，直接获取。
目前，平台的三百多个模型都可以通过两行代码中的两个参数实现拉取。如果用户需要把模型部署到自己的云端，让云端服务进行推理。用户可以通过SDK直接实现。
除此之外，达摩院为AI模型开发者提供了，完整的工业级语音合成模型训练recipe。达摩院在ModelScope社区，将SAMBERT语音合成模型开源。
开发者可以基于达摩院ModelScope SAMBERT预训练模型及自有音库，实现完全自主语音合成模型训练。目前，更多其它各类模型训练recipe陆续开源中。
在应用侧，阿里云即将推出语音AI模型服务。当用户进入语音AI模型服务，只需语音模型，就能建立一个API服务。用户在享受模型高精度的同时，该服务是完全弹性的。让大家以更高精度、更低成本，使用模型API应用。
达摩院希望通过ModelScope社区，释放AI模型创新的原动力，通过阿里云语音AI模型服务，为用户提供一站式的API服务。ModelScope社区与AI创新者、应用者并肩携手，让语音AI技术产生更高价值。
