新闻分析世卫组织为何宣布新冠肺炎疫情为“大流行”

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新华社日内瓦3月11日电 新闻分析:世卫组织为何宣布新冠肺炎疫情为“大流行”

3月11日,在瑞士日内瓦,世界卫生组织总干事谭德塞(右)在例行记者会上发言。 当日,世界卫生组织总干事谭德塞说,新冠肺炎疫情从特征上可称为大流行。 新华社记者陈俊侠摄

“所有国家仍然可以改变疫情的进程,这句话(世卫组织)说得再怎么大声、再怎么清晰、说多少遍都不为过。”谭德塞说,“将新冠肺炎疫情描述为‘大流行’不会改变世卫组织对其威胁的评估,不会改变世卫组织正在做的事情,也不会改变各国应该做的事情。”

图片来源于2019年11月,百度语音引擎论坛

百度推出的鸿鹄芯片,据官方介绍,采用了双核Hifi4 架构自定义指令集,超大内存,台积电40nm工艺(对于更高的工艺也没有必要),此外100mw左右平均工作功耗,即可同时支持远场语音交互核心的阵列信号处理和可用于唤醒的深度学习计算能力。芯片架构上,鸿鹄内嵌了上面提到的端到端一体化的建模算法,在内存结构和分级内存加载策略,以及cache、双核通信等结构上做了定制化的工作,能够实现深度学习计算过程和数据加载的高度并行。

需要一提的是,这个端到端网络所占内存不到200K,因此非常适合内嵌到芯片当中。

如前面提到,相对于百度智能音箱之前产品所采用的基于传统“数字信号处理的前端增强模块”+“后端语音识别声学建模过程”的串联方法,这种基于复数卷积神经网络的语音增强和声学建模一体化端到端建模技术,获得了错误率超过30%以上的降低。

传统上,为了提升远场语音识别的准确率,一般会使用麦克风阵列作为拾音器,利用多通道语音信号处理技术,增强目标信号,提升语音识别精度。

公告列出的第一批恢复开放公园中,各区公园包括:思明区的中山公园、鸿山公园、莲花公园、铁路文化公园、金榜公园、狐尾山公园、嘉禾园、国际友好公园、不争公园、东浦公园、前埔健身公园、七星法治公园、汇丰社区公园、祥滨社区公园、笔山公园、演武公园;

谭德塞表示,目前的挑战不在于各国能否做到这些,而在于“有多大意愿去这样做”。

1)在软件层面。目前智能音箱领域流行的语音交互方案为:先语音增强,后语音识别。这种过程把语音交互分割成了两个独立的过程,在优化过程中往往目标不一致。而百度直接采用了“基于复数卷积神经网络的语音增强和声学建模一体化端到端建模技术”(很长的一段话,关键词:复数卷积、端到端、增强和建模一体化),以字识别准确率作为唯一的优化目标。

以百度官方的数据,这次新发布的智能音箱平均待机功耗只有100毫瓦左右,这完全满足 3C 产品的 0.5 瓦的待机标准,这也意味着任何一个国家认证的节能、环保的绿色家电产品,都可以搭载鸿鹄语音芯片。因此可以说,鸿鹄芯片也是业界首个达到该标准的集成完整远场语音交互端侧技术的语音芯片产品。

不过,公园内的室内场馆(所)、儿童游乐区域、动物展示区域仍暂停开放。

针对这样的问题,显然设计出一款专用的语音交互芯片,1)通过自定义指令集,来提升算力;2)更重要的是,把所有原来跑在主芯片上的语音交互全部放在这颗芯片中,从而主芯片无需再承载复杂的语音交互的计算功能,这可以显著节省语音交互部分对整体资源的占用;同时主芯片也可以选择比较廉价的芯片。

英国高等教育质量保证署——QAA(Quality Assurance Agency in Higher Education)从3月就一直关注疫情对学校的影响,陆续出台了一系列指引政策,指导学校开展线上教学,组织了多场的研讨,分享教学经验,以应对疫情对教育产业的冲击,保证学生的权益。

丹德里奇还表示,学生们必须等到完成线上线下课程后,根据大学提供的服务是否达到标准、是否构成违约来决定是否要求学校退款。

图片来源于2019年11月,百度语音引擎论坛

但开展网上教学给学生带来的影响也不全是负面的,郭同学就表示,她个人其实挺喜欢“云教学”的。“因为不用把时间浪费在去学校的路上,而且很多时候可以把网课的内容直接录屏回播,以防错过知识点。我们联名写信给学校,建议把经济课录下来放网上。”

2)在硬件层面。传统上,智能音箱的语音唤醒一般是两级唤醒,这需要一颗低功耗唤醒芯片和一颗计算性能高的主芯片来配合完成。这种框架导致平均功耗极大(1W以上),且对主芯片的算力要求极高。百度提出了端到端软硬一体化框架,将所有语音交互任务都放到一颗低功耗语音交互芯片(鸿鹄)上,主芯片无需承载复杂的语音交互的计算功能,显著节省语音交互部分对整体系统资源的占用。

30%的降低,这也是近期深度学习远场识别技术中,最大幅度的产品性能提升。

此外,她还对自己有可能因为疫情错过一些充满仪式感的剑桥传统活动,比如吃不上为新生特别准备的开学Formal Dinner(正式晚宴)而感到遗憾。

二、硬件层面:端到端软硬一体远场语音交互方案

世界卫生组织总干事谭德塞11日说,新冠肺炎疫情已具备“大流行”特征,未来几周内预计确诊病例数、死亡人数以及受影响国家和地区数量还将进一步攀升。

目前,绝大多数在售的智能音箱产品系统所采用的多通道语音识别系统,都是由一个前端增强模块和一个后端语音识别声学建模模块串联而成的:

她还说:“另一个好处是,疫情暴发后,学校开放了更多资源。之前我们需要到学校指定电脑上才能查阅资料,现在都可以在家远程连接,很方便。”

这在软、硬两个层面革新,对整个(远场)语音交互都是颠覆性的。

英国各大学的学生还在网上联合发起了要求大学退还学费的请愿,已经收集了超过33万个签名,请愿者希望该议题最终能在议会中得到讨论。

公告称,为切实做好新冠肺炎疫情防控工作,有序恢复正常生产生活秩序,决定视疫情防控情况分期分批恢复开放公园。

一、软件层面:语音增强和声学建模一体化端到端建模技术

相比于谷歌的方法,该方法彻底抛弃了数字信号处理学科的先验知识,模型结构设计和数字信号处理学科完全脱钩,充分发挥了CNN网络的多层结构和多通道特征提提取的优势。

除疫情本身,更让世卫组织担忧的还是目前仍有国家防控力度不够。

翔安区的扬帆公园、宋坂安全文化公园、宋坂公园、劳动公园、滨溪公园、鼓锣公园、旱溪公园、艺术公园。(完)

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三、语音交互领域,端到端的革新

所以,下学期剑桥大学的教学并不是如网上传言的全部变成网上教学,剑桥大学也并没有变“网校”。而是出于保障师生健康安全的考虑,在线下更多采取小班授课、分组讨论和导师督导的方式,并将容易带来疫情聚集传播风险的大课暂时放到网上。

而英国大学的大课一般由一名或多名老师为大家讲解专业知识、理论和学科前沿成果等,帮助学生搭建专业理论框架。这种大课往往是几十人甚至上百人一起在大课室进行,时长1-3小时,信息量比较大,学生需要集中注意力才能跟上老师的进度。

对这些问题最好的解决,就是将语音增强和语音识别的建模进行端到端一体化,设计一套深度学习模型,输入是多路麦克信号,输出是目标语言的文字,模型的优化目标只有一个,即字准确率。

后端语音识别声学建模模块,会对这一路增强后的语音信号进行深度学习建模。但,

2017 年谷歌团队曾最早提出采用神经网络来解决前端语音增强和语音声学建模的一体化建模问题。

那为什么世卫组织还要宣布新冠肺炎是第一个“大流行”级别的冠状病毒传染病呢?谭德塞11日说得很明白,主要基于两点担心:一是疫情的传播和严重程度,二是大“疫”当前却仍有国家防控力度不够。

图片来源于2019年11月,百度语音引擎论坛

同安区的苏颂公园、银湖公园、梵天广场、清风园、东溪公园、梅山公园、双溪公园、文笔塔公园、雪樵公园、南镇山公园、洋麻山公园、西山公园、美峰生态公园、美峰体育公园、滨海浪漫线一期、西溪公园;

一位今年即将入读剑桥大学数学系本科的中国学生Miranda表示,她对于大课开展网络教学后的教学质量有一定的担忧,同时她也担心会影响自己的学习状态,“怕没有大家一起上课的氛围,也担心会让自己形成懒惰习惯。想着反正可以回放,晚一点看网课课件也行。”

这里需要指出的是,由于鸿鹄芯片可以完成所有语音交互(远场拾音、唤醒、定位等)的功能,这就使得,经鸿鹄芯片提取的特征可以直接传递到云端,在云端进行高精准识别,而无需占用主芯片的任何计算资源。这种软硬一体的端到端架构,实现了高性能语音体验和极低成本智能硬件的统一。

“大流行”原是世卫组织对流感的定级之一。世卫组织将流感分为6级,其中最高的就是“大流行”,其定义是某种流感病毒在疫情发源地以外的至少一个国家发生了社区层面的暴发,表明病毒正在跨国蔓延。

一时难以消退的新冠肺炎疫情不可避免地会影响英国各大学开展正常的教学工作,但这同时也为各大学推动“云教学”、实现教育去中心化提供了一个良好契机。

他说,过去两周中国以外新冠肺炎确诊病例数增长了13倍,受影响国家和地区数增加了2倍;目前114个国家和地区的确诊病例累计超过11.8万例,死亡病例达到4292例,还有数以千计的人在医院里为生存而战。未来几周预计确诊病例数、死亡人数以及受影响国家和地区数量还将进一步攀升。

其实,也不难理解剑桥大学进行这样的安排,毕竟大课将可能带来新冠病毒传播的巨大风险。

此外,家居场合除了对唤醒精度有较高要求外,还需要有极低的误报,否则就会出现“深更半夜客厅莫名其妙地出现歌声”的诡异现象。在传统的低功耗唤醒方案中,是否唤醒取决于放在主芯片中的决策模型,因此唤醒的误报水平也取决于它。但如果选用鸿鹄这种端到端的方案,则能避免多级唤醒所引入的错误,从而降低误报率。

对此,全英学联主席扎姆扎姆·易卜拉欣就呼吁保护学生权益,他说:“在疫情期间,学生群体被遗忘了。他们是未来的劳动力,将在未来几年内帮助重建经济。”

5月初,英国分管大学事务的国务大臣米歇尔·多兰(Michelle Donelan)表示,即使学校目前课程是在线提供的,学生仍需要每年缴纳全额学费。

英国大学和学院联盟工会呼吁政府为大学秋季开学给予更严格的指导建议,以防止为了留住学生而急于重新开放校园。

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“期末应该是以考试的形式进行考核,但是现在改成了写三篇论文。原来这学期的复习课应该是针对所学知识点以及历年的考题,展开复习巩固。但因为考试形式改变,我们这学期课程全部简化了。”郭同学说。

首先他们提出的“端到端建模技术”,直接将语音增强和声学建模两个过程融合为一,避免了在各自过程中优化不统一所带来的错误率下降,全局的优化目标只有一个,即字准确率。这种想法彻底抛弃了各种先验知识(以及所带来的错误),模型结构设计和数字信号处理学科完全脱钩,充分发挥了CNN网络的多层结构和多通道特征提提取的优势,是一个颠覆性的思想,显然还有更多可开拓的空间。

但谷歌提出的FCLP结构(Factored Complex Linear Projection)仍然是以信号处理方法为出发点,用一个深度学习网络去模拟和逼近信号波束,因此也会受限于信号处理方法的一些先验假设。相对于传统基于数字信号处理的麦克阵列算法,谷歌得到了16%的相对错误率降低。

那么,剑桥大学目前已经开展的网课效果又如何呢?

百度在智能音箱上的第二个提升要归功于他们提出的端到端软硬一体化远场语音交互方案。

我们仍从传统方法说起。

如果学生要申请退款,学生首先需要直接向学校投诉。如果投诉不成功的,那么英格兰或威尔士的学生可以向独立审判官办公室(OIA)提出上诉,苏格兰和北爱尔兰的学生则需要分别向其他机构提出上诉。

随后,剑桥大学在一个官方声明中也证实:“小组教学、研讨会或个别辅导将成为下个学年剑桥大学开展教学的核心,并将尽可能地面对面进行。”

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这种方法的成功,说明了一点:“端到端建模”将成为远场语音识别产业应用的重要发展方向。

目前,世卫组织已不再使用上述6级分类评估流感等传染病。世卫组织发言人亚沙雷维奇2月下旬接受媒体采访时曾表示,世卫组织已不使用这套老系统,但人们还是常用“大流行”这个词来形容传染病的全球性传播。可见,“大流行”并非严格的定义而是一个模糊的概念,具有操作上的弹性。

集美区的环湾公园、新市民公园;

前两天,英国高等教育监管机构“ 学生办公室 ”(Office for Students,OfS)针对退学费问题进行了最新表态,该机构将根据2020年4月公布的年度全国学生调查问卷、学生成绩和毕业生就业情况,来综合判断学校进行的在线教育是否成功。

AI 科技评论对其背后技术做了详细分析,认为这主要得益于在他们在语音交互方面提出的两大「端到端一体化」创新,

近日,英国20所大学也公布了2020-2021学年的秋季开学时间及授课方式,一些大学表示,具体授课形式(线下授课、线上授课还是混合授课)会根据科学建议和政府政策进行调整。

基于这种研究,贾磊在去年曾向记者表示:“三年以内,远场语音技术的识别率将达到近场识别率,因为有了这个技术,远场识别问题基本可以得到解决,这是一个很大的跨学科创新。”

正如OfS主席迈克尔·巴伯在听证会上所说:“我们应该抱着一种非常积极的心态来看待这件事,那就是大学会尽其所能来对每一位学生负责。”(Leo Liu、彭琳)

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“一些国家正与缺乏能力做斗争;一些国家正因缺乏资源而苦苦挣扎;还有一些国家则缺乏解决问题的决心。”

她认为,只有在课程没有达到教学目标的情况下,学生才有权获得退款。

整个网络的优化准则完全依赖于语音识别网络的优化准则来做,即完全以识别率提升为目标来做模型参数调优。

虽然剑桥大学只是把上大课改为线上教学,但消息一出,还是引起了该校在读学生和即将入学学生的激烈讨论。

世卫组织再次敦促那些有少量病例的国家加强排查、检测、治疗、隔离、追踪并动员人民,以防止出现聚集性感染甚至发展成社区传播,而已出现社区传播或大范围聚集性感染的国家同样可以扭转趋势。

自疫情暴发以来,英国已有多所大学陆续调整为线上授课或选择提前放假。

英国大学的教学方式除了大课,还有讨论、个别辅导(Tutorials)等多种方式。一些实践课程还会有专题讨论会(Workshops)、田野调查(Field Trips)和实验等。往往一门课程的教学会穿插多种方式,不仅仅采用大课一种教学方式。

贾磊曾在去年11月「百度大脑·语音能力引擎论坛」上向雷锋网AI科技评论介绍说:“我们的模型能提取生物的信号本质特征,作为对比,Google的系统是假设两路麦克信号对应频带之间的信息产生关系,这没有挖掘频带之间的信息,这也是Google在识别率上偏低的原因。”

中国学生对剑桥大学网课质量反应不一

OfS首席执行官尼古拉·丹德里奇(Nicola Dandridge)表示:“如果学生发现在线学习不是他们所期望的,不是他们想要的,也没有带来他们想要的成果,他们会告诉我们,我们会干预。同样地,如果我们发现进行网上学习的学生,没有获得毕业成绩,也没有找到工作,我们也会介入。”

1)在语音识别上错误率平均降低30%;2)高噪声下首次唤醒率提升10%以上,且达到家居场合使用的超低误报要求;3)平均工作功耗仅 100mw左右,待机功耗下降90%。

其中,第一批恢复开放的公园中,包括市属公园南湖公园、松柏公园、江头公园、白鹭洲公园、海湾公园、植物园、梅海岭、园博苑、上李水库公园以及思明、湖里、集美、海沧、同安、翔安各区的一些公园。

这样的性能提升在业界可谓首屈一指,值得探索。

BBC也证实,英国教育部在一份声明中表示,如果大学“无法提供足够的在线教学资源,那么对学生收取任何额外费用都是不可接受的”。

声明还表示:“下一学年将暂停现场大课教学,大课将在网上进行教学。大课只是剑桥大学提供的多元教育的一部分,开放的大课教室将使我们能够集中进行小组教学、实验和实践。”

需要指出的一点是,智能音箱的上述两级芯片都是基于RAM芯片,这种芯片做语音唤醒和识别,一方面是成本很高(因为对计算能力要求较高),另一方面功耗也很高。一般来说,平均功耗在 1 W 以上。

在保留原始特征相位信息的前提下,这个模型同时实现了前端声源定位、波束形成和增强特征提取。该模型底部CNN抽象出来的特征,直接送入端到端的流式多级的截断注意力模型(SMLTA)中,从而实现了从原始多路麦克信号到识别目标文字的端到端一体化建模。

图片来源于2019年11月,百度语音引擎论坛

改成网络教学后,能退回部分学费吗?

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谭德塞援引世卫组织数据说,全球114个国家和地区报告的11.8万例病例中,有90%集中于4个国家,其中中国和韩国疫情严重程度已经显著下降。此外,有81个国家和地区仍未报告任何病例,有57个仅报告了10例或更少病例。

疫情期间,不少英国大学纷纷开发了各种线上课程和分享各种线上资源,伊顿公学也向公立学校免费开放网上课程EtonX,这些都推动了“云教学”的发展。

前端增强模块通常包括到达方向估计(DOA)和波束生成(BF)。DOA技术主要用于估计目标声源的方向,BF技术则利用目标声源的方位信息,增强目标信号,抑制干扰信号。

湖里区的仙岳公园、五缘湾湿地公园、忠仑公园、湖边公园、灯塔公园、薛岭山公园、虎头山公园、坂美公园、湖里公园、自贸区铁路公园、火炬公园、新丰公园;

公告提醒市民、游客在疫情防控期间入园必须佩戴口罩,不得在园内聚集打牌、唱歌、跳舞、泡茶及其它聚会、聚餐等活动,不得举办任何商业活动。

据英媒报道,谢菲尔德大学和曼彻斯特大学也计划将大课改为线上进行教学的模式。

此外,英国政府已经推出限招本土学生、扩招国际生,提供至少20亿英镑的疫情紧急援助资金、增加对贫困学生的资助等方式,帮助大学度过疫情的困难时期,甚至细致到对学生使用IT设施及网络方面进行帮助。

虽然世卫组织用“大流行”这样一个模糊概念来描述新冠肺炎疫情,但并不意味着当前疫情已经失控。恰恰相反,得益于包括中国在内的一些国家已采取的严格措施,世卫组织已多次表示,新冠肺炎将是历史上第一个可以得到控制的“大流行”。

3)真实产品环境复杂,传统方法会影响使用体验。基于波束区域拾音的方法严重依赖于声源定位的准确性,但对于首次唤醒,由于还不知道声源的位置,所以首次唤醒率往往很低。

“虽然感觉课程变少了,但考试难度却提高了。” 郭同学接着补充道,整体来说,剑桥大学开展网上教学的质量如何,还得看专业。“经济专业大家普遍觉得受到了影响,因为相比从前,复习时间被大大缩短了。有一些理科专业的同学例如光电学,就觉得差别不大。”

回过头来,我们去看百度提出的这整套技术所带来的识别错误率降低,首次唤醒率提升(同时误报率极低)以及待机功耗下降,显然还有可提升的空间。这种“可提升”,是由其在软、硬两个层面的革新所带来的。

其中,收费公园将实行实名制购票,并实施游客量实时控制,入园市民、游客必须接受体温检测。

米歇尔说道:“对于下一学年是开展线上还是线下教学,一些大学尚未做出正式决定,不过如果是提供在线课程,并且确实学生们获得了与线下教学相同的授课质量,完成了既定课程目标,学生们的学费就不会减免。因为各个大学在这段时间内,其日常开销和各项开支仍在产生,何况被迫选择在线授课并不是学校的过错。”

一颗芯片,即可同时解决全部的语音交互功能且功耗如此之低,百度鸿鹄无疑为全球业界打造出了一个新的标杆。而回归到智能音箱本身,软硬一体化的大规模使用,或许也将对业内其他厂商带来不小的压力。

谭德塞10日在接受新华社记者采访时说,中国近期新冠肺炎病例数下降趋势明显,中国疫情局势实现逆转,病毒正在退却。他一直呼吁国际社会应充分利用中国争取来的“机会窗口”,尽早遏制病毒传播。

然而,世卫组织每日疫情报告显示,截至欧洲中部时间11日10时(北京时间11日17时),中国以外新冠肺炎确诊病例较前一日增加4596例,达到37371例;死亡病例较前一日增加258例,达到1130例;而中国的确诊和死亡病例分别较前一日增加31例和22例。

海沧区的大屏山公园、海沧湾公园、市民公园、马銮湾带状公园、洪塘公园、海沧湖公园、海沧自贸公园、蔡尖尾山公园;

2)增强和识别模块优化目标不一致。前端语音增强模块的优化过程独立于后端识别模块。该优化目标与后端识别系统的最终目标不一致。目标的不统一很可能导致前端增强模块的优化结果在最终目标上并非最优。

他同时强调,虽然大家都在关注“大流行”这个词,但它不能滥用、误用,否则会导致不合理的恐惧。“让我给你一些更重要、更可操作的词:预防、准备、公共卫生、政治领导,”谭德塞说,“最重要的是——人。”

但是疫情下如何提高教师在线授课的水平,如何让学生使用校园设施,如何加强师生联系,如何帮助弱势学生,如何组织实验实践课等,仍然需要英国大学不断改进和细化。

首先我们来分析一下,智能音箱的语音交互的软件层面为什么必须选择端到端建模的处理方式。

“云教学”或成为主流?

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另一方面,将模型嵌入芯片,用一颗芯片解决所有语音交互问题。不但具备较高的唤醒精度还具备超低的误报。这种新的软硬一体化架构,直接解放了主芯片,大大降低了对主芯片运算性能的要求,从而在价格和功耗上都能得到大幅度优化。这种架构的革新,必将成为改变整个智能音箱(远场交互场景)行业的一次技术革新。

正如谭德塞此前所说,新冠病毒是人类共同的敌人,当前是行动的时刻,“必须专注于共同的敌人,而不是专注于我们的分歧”。除了严格的防控措施,全球还需加强联防联控、互助合作,包括科研、疫情监测、信息共享、医疗援助等。“我们团结在一起,冷静地做正确的事情,保护全世界的公民,这是可行的。”

这种对能耗的压缩,是传统基于RAM芯片的架构所无法承担的使命。

另外,她还提醒,大学不得用模糊的承诺诱导新生入学,大学必须要提前告知申请人,其申请的课程是否为网课,好让学生在了解这一信息后做出判断。

剑桥大学经济学研究生预科生郭同学表示,疫情暴发后,他们原本一周4节的复习课程(总计约8个学时)已变成了在Zoom上的每周一小时在线答疑。

1)波束区域拾音方法有局限性。上面这一类语音增强技术大都是采用基于MSE的优化准则,从听觉感知上使得波束内语音更加清晰,波束外的背景噪音更小。但是听觉感知和识别率并不完全一致。而且这种方法在噪音内容也是语音内容的时候(例如电视和人在同一个方向时),性能会急剧下降。

图片来源于2019年11月,百度语音引擎论坛

百度采用了类似的思想,即做“语音增强和语音声学建模一体化”的端到端建模,不过他们所采用的是“基于复数的卷积神经网络”。

同时,由于这种建模方式是端到端一体化,无需定位声源,因此就避免了传统上由于定位出错而导致的识别准确率急剧下降。特别是对于首次唤醒(没有定位信息),高噪音下这种技术的首次唤醒率最大幅度可以提升10%以上,且能保证高精准唤醒的同时,误报率非常低。这是一点,是业内传统技术无法做到的事情。

对于智能音箱,唤醒是一个重要的问题。目前业界采用的低功耗唤醒方案常用的方式是两级唤醒。第一级唤醒计算量很小,主要用于监听,是全天候运转的。第二级唤醒计算量很大,是在发生可能疑似唤醒的时候来做决策。通常用的低功耗芯片的远场语音交互解决方案,都是低功耗芯片部分只承载第一级唤醒,这样全天候的监听过程不会耗电特别多。如果发生疑似唤醒,跑在一个更强计算力的主芯片上的第二级唤醒再进行第二次检测,最终确定唤醒是不是发生。这样的两级机制,使得主芯片的算力和资源都要向第二级唤醒倾斜。

当疫情在中国呈明显下降趋势时,其他国家和地区的情况却并未因此变得乐观。因此谭德塞近期也一再强调,“机会窗口”正在关闭,各国必须围绕预防感染、拯救生命、减少影响,采取全政府、全社会的战略。