阿里方面称，对比目前业界使用最为广泛的LSTM模型，DFSMN模型训练速度更快，识别准确率更高。
目前主流的语音识别引擎解决方案都基本支持了MRCP协议，unimrcp也完成了和Kaldi的集成，所以DFSMN模型的使用对开源MRCP更是如虎添翼。
以下是Pull Requtests：
使用方式：
- 应用修补程序
- 该补丁是基于带有提交“04b1f7d6658bc035df93d53cb424edc127fab819”的Kaldi语音识别工具包构建的。
- ##看看补丁中的变化
- git apply --stat Alibaba_MIT_Speech_DFSMN.patch
- ##在实际应用之前测试补丁
- git apply --check Alibaba_MIT_Speech_DFSMN.patch
- ##如果你没有得到任何错误，补丁可以被干净地应用。
- git am --signoff <Alibaba_MIT_Speech_DFSMN.patch
提交者信息：
通过开源组织的互相合作，共同分享，笔者相信Kaldi会越来越完善，完全可能成为目前商业语音识别引擎公司的强大的竞争对手。
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