陳教授強調，台灣需自行研發語音辨識，才能客製化在地需求，力求台灣在聲控經濟浪潮中佔有一片天地。

亞洲大學陽明交通大學電機系講座教授、交大前代理校長陳信宏，5月10日受亞洲大學（Asia University, Taiwan）校長蔡進發邀請，蒞臨亞大演講「漫談—聲控經濟」，和亞大一級主管分享人機對話的議題，陳教授分享過去及現在語音辨識系統的進展，並強調台灣需要自行研發語音辨識，才能客製化在地的需求，掌握台灣的聲控經濟。

亞大校長蔡進發表示，目前熱門的AI與自然語言處理有緊密關係，陳信宏講座教授在語音辨識方面是專家，台灣很多公部門的直播會議，倚賴陳教授團隊所開發的語音辨識系統，達到即時語音轉文字，如中央疫情流行指揮中心的記者會、立法院質詢、總統大選辯論會、行政院會後記者會等。陳教授為美國德州理工大學電機博士，曾多次獲得國科會傑出研究獎、教育部傑出教師獎、中國工程師學會傑出工程教授獎、中國電機工程學會傑出電機工程教授獎等，曾任國科會工程處電信學門召集人、電信/網通國家型科技計畫執行長、國立交通大學物聯網智慧系統研究中心主任等。

陳教授演講一開始時分享，語音是最自然的人機介面媒介，使用語音和電腦溝通是人類一直在追求的目標，就在今年4月，微軟以 197 億美元收購語音辨識巨頭 Nuance，語音系統已從賦能技術（enabling technology）走向聲控產業。2010年前的傳統語音技術，運用短小的語音及文字資料庫開發語音辨認系統，發展出如電話總機、語音查詢、機場導覽、餐廳點餐等；2010年後，走向AI 語音技術新時代，運用大數據、深度神經網絡（Deep Neural Network, DNN）發展出如Siri、Alexa等的語音助理。

陳教授指出，人機對話主要透過語音辨識、文字理解及語音合成三個步驟，語音辨識的訓練語料至少需要數千小時，像Google這類高科技企業擁有海量的大數據，訓練語料遠遠超過學術界，且免費提供中文自動語音辨識，這代表台灣就不用發展自己的系統嗎？陳教授說，很常會被挑戰這類的問題，但他認為台灣市場小，本土語言只能靠自己做，在地團隊才能及時支援如增加字彙、訓練辨識當地口音等工作，和中央疫情流行指揮中心的合作就是個成功的例子，首創直撥時的即時字幕，正確率達90~94%，運用6000小時本土語料訓練，外加指揮中心專用語言模型、詞庫（如普篩、疫調、磐石艦），客製化專屬語音辨識，大幅降低聽打人員打字的時間，提升效能，是政府與學校合作的典範。

陳教授強調，語音處理技術已進入AI 時代，未來仍需要本土的團隊發展自有的語音處理技術，本土語言如台語、客語、原住民語，需在地自行研發，努力朝國際化及本土化兩大目標發展，未來在醫療照護、機器人、語音助理、語言學習、VR、虛擬社群等應用，尚待大力發展，力求台灣在聲控經濟浪潮中佔有一片天地。