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2019-09-22 中新经纬

   

颈椎按摩器品牌事实上,语音识别60多年的发展过程可以分成多个阶段。早期的20多年,即从20世纪50年代到70年代,是科学家们走弯路的阶段,全世界的科学家认为必须先让计算机理解自然语言,也就是用电脑模拟人脑,这20多年的研究成果近乎为零。首先,我们知道声音实际上是一种波。常见的mp3等格式都是压缩格式,必须转成非压缩的纯波形文件来处理,下图是一个波形的示例。20世纪80年代以后,语音识别研究的重点则逐渐转向大词汇量、非特定人连续语音识别。20世纪90年代以后,在语音识别的系统框架方面并没有什么重大突破,直到大数据与深度神经网络时代的到来。在人工智能快速发展的今天,语音识别开始成为很多设备的标配,语音识别开始被越来越多的人关注,国外微软、谷歌、Facebook,国内的科大讯飞、思必驰等厂商都在研发语音识别新策略新算法,今天小编就将为你做语音识别技术的简单介绍,并谈谈它的发展历程和未来可能的发展方向。

袁珊珊整容前后照片语音识别的工作可以分为三步:第一步,把帧识别成状态;第二步,把状态组合成音素;第三步,把音素组合成单词。在人工智能快速发展的今天,语音识别开始成为很多设备的标配,语音识别开始被越来越多的人关注,国外微软、谷歌、Facebook,国内的科大讯飞、思必驰等厂商都在研发语音识别新策略新算法,今天小编就将为你做语音识别技术的简单介绍,并谈谈它的发展历程和未来可能的发展方向。5月25日,相约北京千禧酒店,与安防行业大咖共话安防AI创新!呈献一场安防行业千人盛宴。从更长远来看,研究者将会关注如何教计算机不只是转录来自人类嘴巴的声音信号,而是回到20世纪50年代到70年代语音识别领域专家的最初设想:让计算机理解自然语言,用电脑模拟人脑。让机器可以根据自己被告知的内容回答问题或采取行动。

福彩在线连环夺宝奖表语音识别系统构建过程整体上包括两大部分:训练和识别。训练通常是离线完成的,海量未知语音经过话筒变换成电信号后加在识别系统的输入端,首先经过预处理,再根据人的语音特点建立语音模型,对输入的语音信号进行分析,并抽取所需的特征,在此基础上建立语音识别所需的模板;而识别过程通常是在线完成的,对用户实时的语音进行自动识别。识别过程通常又可以分为前端和后端两大模块:前端模块主要的作用是进行端点检测(去除多余的静音和非说话声)、降噪、特征提取等;后端模块的作用是利用训练好的声学模型和语言模型对用户说话的特征向量进行统计模式识别(又称解码),得到其包含的文字信息。20世纪80年代以后,语音识别研究的重点则逐渐转向大词汇量、非特定人连续语音识别。20世纪90年代以后,在语音识别的系统框架方面并没有什么重大突破,直到大数据与深度神经网络时代的到来。如下图所示:直到1970年后,统计语言学的出现才使语音识别重获新生,并取得了今天的非凡成就。推动这个技术路线转变的关键人物是德里克?贾里尼克。采用统计的方法,IBM将当时的语音识别率提升到了90%,同时语音识别的规模从几百单词上升到几万单词,这样语音识别就有了从实验室走向实际应用的可能。

卷发发型事实上,语音识别60多年的发展过程可以分成多个阶段。早期的20多年,即从20世纪50年代到70年代,是科学家们走弯路的阶段,全世界的科学家认为必须先让计算机理解自然语言,也就是用电脑模拟人脑,这20多年的研究成果近乎为零。在人工智能快速发展的今天,语音识别开始成为很多设备的标配,语音识别开始被越来越多的人关注,国外微软、谷歌、Facebook,国内的科大讯飞、思必驰等厂商都在研发语音识别新策略新算法,今天小编就将为你做语音识别技术的简单介绍,并谈谈它的发展历程和未来可能的发展方向。例如,研究者正在努力工作以确保语音识别能在更为真实生活的环境中良好地工作。这些环境包括具有很多背景噪声的地方,比如聚会场所或在高速路上驾驶的时候。他们也将关注如何更好地在多人交谈环境中将不同的说话人区分开,不管说话人的年龄、口音或说话能力。例如谷歌近期公布了一项研究成果:能够从嘈杂的环境中分离出单个人的声音。在这里,安防巨头厂商海康、大华、宇视将阐述安防产品AI创新;CV新秀商汤、旷视、依图、云从、云天励飞将介绍创企如何抢占市场建立壁垒;投资机构真格、明势、IDG、高榕将共谈最受资本青睐的公司当具有哪些特质;还有中科院权威专家,将带来AI以及各种生物识别的最前沿科技。

(编辑:董文博)
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