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語音識別的前世今生 | 深度學習徹底改變對話式人工智能

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放大字體  縮小字體 發布日期:2017-08-24   瀏覽次數:782
核心提示:  因為深度進修與語音辨認相聯合,是以對CPU和內存的占用量不容小覷。跟著用戶年夜量采取語音辨認體系,構建經濟高效的云處理計劃是一個具有挑釁性的主要成績。對若何下降盤算本錢并開辟更有用的處理計劃的研討一

語音識別的前世今生 | 深度學習徹底改變對話式人工智能

  因為深度進修與語音辨認相聯合,是以對CPU和內存的占用量不容小覷。跟著用戶年夜量采取語音辨認體系,構建經濟高效的云處理計劃是一個具有挑釁性的主要成績。對若何下降盤算本錢并開辟更有用的處理計劃的研討一向在停止。明天,年夜多半語音辨認體系都是基于云的,而且具有必需處理的兩個詳細成績:延遲和連續銜接。延遲是須要立刻呼應的裝備(如機械人)的癥結成績。在長時光監聽的體系中,因為帶寬本錢,連續銜接是一個成績。是以,還須要對邊沿語音辨認的研討,它必需堅持基于云的體系的質量。

  處理語音辨認成績

  最近幾年來,語音辨認的表示和運用涌現了偉大的奔騰。我們離完整處理這個成績還有多遠?謎底或許五年、或許十年,但依然有一些挑釁性的成績須要時光來處理。

  第一個成績是對樂音的敏理性成績。一個語音辨認體系在異常接近麥克風并且不喧鬧的情況中運轉得很好——但是,假如措辭的聲響比擬遠或許情況很喧鬧能敏捷下降體系的效能。

  第二個必需處理的成績是說話擴大:世界上年夜約有7000種說話,絕年夜多半語音辨認體系可以或許支撐的說話數目年夜約是八十種。擴大體系帶來了偉大的挑釁。

  另外,我們缺乏很多說話的數據,并且匱乏數據資本則難以創立語音辨認體系。

  結論

  深度進修在語音辨認和對話式AI范疇刻下了深深的印記。而鑒于該技巧比來取得的沖破,我們真的正處于一場反動的邊沿。

  而最年夜的成績在于,我們能否預備博得語音辨認范疇的技巧挑釁,并像其他商品化技巧一樣開端應用它呢?或許說,能否還有另外一個新的處理計劃正期待著我們去發明?究竟,語音辨認的最新停頓只是將來科技藍圖的一小塊:說話懂得自己就是一個龐雜并且也許加倍壯大的一個范疇。

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