芥末堆 子航 11月13日 报道 

驰声CEO林远东曾在接受芥末堆收集时说：“我们是一家永远专注技术的教育公司。”

与现在熟知的驰声在英语语音评测技术授权不同，2007年团队创立之初的方向其实是对外汉语。林远东说，“当时，我们注意到外国人学中文的趋势，恰好当时在剑桥工程系求学，其剑桥有先进的智能语音实验室，我们认为两相结合会是非常好的机遇。”

2011年初，驰声开始将目标投向国内市场。那时，林远东也曾希望像为海外用户提供中文学习一样，为国内用户提供英语培训产品。“但与海外没有成熟的中文学习机构不同，国内英语培训市场不论是公立还是私立培训，都有非常成熟的渠道和用户。”基于这个判断，团队放弃了自主研发培训产品，将方向调整自做口语评测技术授权服务。

2014年5月份，驰声从思必驰原口语教育事业部剥离，为国内教育行业提供语音技术与服务。2015年6月，驰声被网龙公司收购。 

林远东告诉芥末堆，驰声目前有两条主要的业务线，一个是口语评测技术授权，另一个是口语考试和考辅的解决方案。

目前，驰声的主要营收来自于口语评测技术授权业务。其120人左右的团队，70%从事研发工作。网龙集团已经同意驰声独立上市，驰声正在启动新一轮的融资，希望3到4年能够完成独立上市。

 技术：建立多维度声音模型

“我们刚进入这个市场时，国内很多从事语音评测技术服务的选手还没有进场。”林远东表示，语言测试技术经历了三次技术迭代，当驰声2011年切入国内市场时，大多数国内相关技术公司主要在采用第一代技术。

“第一代技术是基于标准音比对的技术，将所有采集到的语音和标准音进行比对，通过测试与标准音发音的区别，从而对发音结果进行评价。”林远东认为，尽管第一代技术的理念大家能够理解，且在早期非常流行，但其致命问题在于不够准确。他举例，“假设我们以英国女王的标准音做标准，你会发现一个英语说得不好的中老年女性，其评分可能恒定高于刚上大学的男生，原因便是她的声线更贴近英国女王。”

林远东说，驰声切入国内市场时所具有的优势，便来自于不同于基于比对技术的基于统计模型的口语评测技术。“我们的技术是基于统计模型的一套算法，通过输入足够多的语音资料建立声学模型，可以解决从打分定位到多维度反馈，再到学习指导的问题。”通过输入大量数据，在声音模型中会分出不同的维度，例如单词中的重读单词、连续发音、句末升降调等，可以更精确地进行评分。

林远东告诉芥末堆，驰声目前主要解决三个英语口语评测的应用场景，包括发音能力评估、语用能力评估和后续指导。同时，为有需求的相关企业和机构提供口语测评技术授权。此外，驰声还会为合作伙伴提供相应的技术咨询，帮助他们将技术应用到产品之中。

产品：不做纯粹的技术提供商 

“2017年，驰声的变化可能在于，是否可以定位成纯粹的语音技术服务提供商。”林远东说，虽然驰声为用户提供技术产品，但一直以来都不是纯粹的技术提供商。因此，从一开始提供技术产品，到为用户提供整体解决方案都并非偶然。“我们发现很多时候，我们都在与用户的交流与技术授权的过程中，帮助用户完成项目。”

林远东举例，在驰声与新东方在线合作的第一个项目中，除了提供语音技术，驰声还协助新东方在线进行页面的开发，并派工程师到新东方在线，协助其整体产品上线。

林远东告诉芥末堆，2017年之前，驰声并没有系统化的为用户提供技术加解决方案的模式，2017年以后，驰声开始对产品进行系统梳理，为用户提供整体的技术解决方案。

目前，驰声已经在考试考辅领域形成了比较明确的解决方案，并与宏碁等公司展开战略合作。

当下：把握中高考政策红利

2012年，驰声开始为广东省湛江市初中英语口语考试提供相应解决方案；2013年到2014年间，驰声还受邀参与了广西省高考口语考试自动评分技术验证。

林远东认为，随着教育改革的深入，从今年开始，在中高考中实行英语听说考试的趋势已经越来越明朗。这也就意味着，对于考试自动评分、课后口语专业测评等解决方案的合作需求会更多。“以口语考试为中心的口语考试和备考解决方案业务，未来会超过我们的技术授权业务。”

据了解，截至目前，北京市今年采购有驰声提供技术支持的考辅解决方案的交易额已达两千万元。此外，驰声还在为银川、沈阳等多个城市的中高考提供技术解决方案。

未来：拥抱大数据时代的人工智能

“口语测评技术授权业务给我们带来了巨大的数据，这些数据包括从教育出版社、培训机构、考试服务类机构等各个行业，并覆盖了从学龄前到成人学习的各类数据。”林远东介绍，驰声对这些数据主要进行三个方向的数据挖掘与分析：

1. 口语评测反馈数据挖掘和大数据分析；

2. 与客户合作，在为其提供评测技术的基础上，尝试解决数据分析的问题；
   

3. 实时数据流分析和数据可视化的技术研究。

林远东说，在第一个方向中，通过对大量口语评测数据的分析，一方面可以提高驰声评分性能；另一方面，分析的结果可以为驰声的声学模型带来新的要求和维度。第一个方向中，驰声通过对平台上积累的学习轨迹、学习行为和学习模式的分析，可以帮助企业用户更深度地去理解他们的学习者，并在此基础上为学习者推荐合适的内容。

林远东介绍，今年9月，驰声公布的一项新技术开放题型的离线评分。通过这项技术，用户完成练习后，30秒内便能得到评估与反馈。“这套技术主要应用在口语考试的备考中，使得备考应用不仅能够应用于模拟考试，还能应用到课堂上。因为真正意义的课堂练习，老师是需要实时看到反馈，然后做相应的讲解。”

此外，林远东认为，当机器学习掌握相应规律后，大量重复性的或者有既定标准的工作会越来越多地被计算机和人工智能替代，因此，老师的指导与反馈中的事务性工作也可能会被人工智能所替代，让老师有更多的精力去关注学生学习态度和心理等方面。