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ai人工智能語音識别

科技更新时间:2024-11-23 21:22:01

人工智發展迅速，但想要讓它的發展更進一步就必須做好語音識别技術。由于人類語言和語音的複雜性，導緻目前語音識别技術還處于初期發展階段，語音識别技術如何推進是發展人工智能必須解決的問題。

ai人工智能語音識别（獨家這項技術将幫助語音識别颠覆應用程序）1

亞馬遜的語音功能設備Alexa能辨别孩子的聲音，并根據需求在網上訂購商品——這是該設備的一個使用案例。當一家人在電視觀看以上關于亞馬遜設備的報道時，發現他們的亞馬遜設備已經幫他們訂購了這一産品，因為這些設備也聽到了該篇新聞報道——這是該設備的另一個用例。有了語音識别加持的人工智能設備已經越來越強大，其實用性也更是讓人意想不到。

繼60年前貝爾實驗室發明了奧黛麗語音識别系統（Audrey），50年前IBM展示了Shoebox語音識别系統之後，上述案例再次凸顯了語音識别技術的力量。

由于電子革新和人工智能的進步，語音識别在過去幾十年裡取得了巨大改進。然而在某種程度上，即使像語音激活助手之類的奇妙應用程序仍處于青春期，部分原因是人類語言和語音的複雜性。

理解的複雜性

我們要考慮到：語言是人類交往的基本形式，協助我們溝通、表達、發聲、認識、理解、和解釋。但這恰恰就是複雜性的所在：有數千種語言，方言的數量甚至更多。我們每個人都有一套獨特的詞彙：一個美籍巴西項目研究人員發現，以英語為母語的成年人平均能聽懂2.2萬到3.2萬個單詞，每天學習一個單詞。英語不是母語的成年人平均能聽懂1.1萬至2.2萬個英語單詞，每天學習約2.5個單詞。

借助嵌入式粘合層，可以在本地執行捕捉和處理用戶聲音或可視數據，而完全不再依賴雲。嵌入式粘合層最簡單的形式，是作為嵌入式服務與雲基服務合作，實現在本地設備上處理數據。粘合層所慮及的關鍵語音任務（要求實現用戶或企業的安全、隐私和保障）可在本地設備處理，還能确保持續可用。非關鍵任務——如自然講話處理——可以使用低帶寬和文本數據以雙向傳輸模式在雲中處理。盡管嵌入式粘合層是在本地處理，但與雲基服務相比，提供了幾乎相同範圍的服務。

這種語音識别技術不僅會徹底颠覆應用程序，而且會給設備帶來重大變革，它就放在我們的門口，就像那些快遞包一樣，等待着我們敞開大門。

編譯：司馬渡作者：史蒂夫·韋斯頓

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