除此之外，有道的OCR技术也能应对拼音识别、超模糊手写体识别、多角度多语种混合排版识别等高难度场景，平均准确率可达95% 。
超模糊手写体识别案例
同时，针对K12用户（尤其是少儿用户）高难度手写场景进行优化，识别准确率高达85%以上，是业内唯一支持高难度教育场景的手写OCR服务 。
K12手写体识别案例
这些均可离线的AI技术将这些能力部署在多种移动端上，满足各种AIoT硬件的需求 。目前有道的各个AI技术均支持离线，OCR识别的模型离线后加起来只要50M 。
有道OCR以主流智能教育硬件为基础，构建了完整的教育场景OCR技术链路 。
同样还能实现离线的另一王牌AI技术还有智能语音 。
2017年，智能语音技术被有道正式提上日程，投入研发，在语音识别（ASR）、语音合成（TTS）、语音评测、语种识别、声学前端增强等五大方面均有涉及： 2017年6月份启动ASR技术相关的研发，目前，支持中、英、日、韩、俄、西班牙等语言的识别，在一些场景上识别准确率超过98% 。
于2017年开始语音评测技术的研发，目前在评分准确度方面和专家人工打分的相关性达到0.8 。
从2017年开始自主研发语音合成系统，采用端到端的技术框架构建，达到和真人相当的语音自然度、高并发、低延时，目前已经支持中、英、日、韩、葡等多个语种 。
扩展其它相关语音技术的研发，例如声纹识别、说话人日志、语音前端增强等 。
在国际竞赛方面，有道语音团队参加了DIHARD Challenge2019竞赛，取得两阶段均第三名的成绩 。
依托TEACH产品矩阵和业务场景的海量资源优势，有道语音技术团队在场景化声学建模、分领域语言建模、数据辅助标注等专项技术方面形成了和语音应用系统相互配合、密不可分的技术矩阵，达到较好的协同效应 。
相关核心技术的整体框架结构如下图所示：
值得一提的是，有道的语音技术不仅提供云端高精度的解决方案，还提供完善的离线部署和低资源嵌入式集成方案，可以在保证精度的同时减少对网络的依赖，极大扩展了应用场景 。
纸笔交互：熟悉的自适应学习，新鲜的硬件加持
除此之外，网易有道为旗下产品“有道精品课”自研了一款有道智能笔 。
简单来讲，这支笔除了正常书写功能外，内置了一个摄像头和一颗处理芯片，你在进行习题练习时，内置的摄像头会自动记录书写内容并同步上传到精品课APP中 。
这其中OCR识别引擎就发挥了重要作用，同时运用点阵码追踪技术，完整地还原了线下作业体验并实现了实时上传 。
完成记录并上传只是完成了一部分任务，有道还开发了一套AI智能学习系统：通过分析智能笔上传的做题数据，进而提供如学情分析、知识图谱评估、智能推题等一系列自适应学习辅助 。
这套系统由有道自主开发的题库和大数据推荐算法组成，目前有道自有题库容量已有5000万 。
以初中数学为例，题库共收录了教学大纲中的数百个知识点、每个知识点对应上百道习题 。题目和知识点均由老师人工标注难度及重要程度，为算法推荐提供依据 。
事实上，有为K12用户专门打造的、有硬件加持的自适应学习系统在业内非常罕见，并且这还原了学生熟悉的纸笔交互系统，这也是网易有道“AI+教育”业务的重要技术壁垒 。
发力AI的基因与筹码兼备，网易有道商业化道路将迎质变
有道智能笔这类独特硬件的出现也能看出有道对在线教育资源掌控的决心与判断 。
根据有道在AI技术上的布局，可以看出2017年是这家公司全力拥抱AI的一年 。

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