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2016智能语音行业年终盘点:国内技术与国外比毫不逊色

本文摘要:作为目前嵌入式最重要的方法之一,语音交互技术的发展从两个方面来看,一个是提高软件系统,如识别率和智能度的改良,另一个是与硬件的融合,即最后的场景应用的构筑——这也是技术成果转换的关键。总结2016年,智能语音行业在这两个方面都收入了很多成绩。 值得一提的是,由于智能硬件、物联网、云存储、大数据等行业的共同进步,由语音交互技术构成的产业融合效果不断释放,许多细分领域的产品大量兴起。现在的12月,北半球凛冬到来,2016年的时间还很少。

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作为目前嵌入式最重要的方法之一,语音交互技术的发展从两个方面来看,一个是提高软件系统,如识别率和智能度的改良,另一个是与硬件的融合,即最后的场景应用的构筑——这也是技术成果转换的关键。总结2016年,智能语音行业在这两个方面都收入了很多成绩。

值得一提的是,由于智能硬件、物联网、云存储、大数据等行业的共同进步,由语音交互技术构成的产业融合效果不断释放,许多细分领域的产品大量兴起。现在的12月,北半球凛冬到来,2016年的时间还很少。

在过去的一年里,科技行业发生了越来越多的热点事件,令人满意和憧憬。周一周末,肖战君想和大家盘点一下2016年智能语音行业的发展现状、困境和未来趋势。据说本年度的智能语音行业比往年有很多突破,不仅技术大幅度提高,应用型产品也陆续出现,从技术和产品的历史、现状来看,试着描绘行业的发展图像。

语音技术的历史和全球总体发展水平清晰地说,智能语音技术的主体是语音交互技术,也就是说,人们可以用语音和机器进行交流。从研究方向来看,该技术自出现之日起,应用于语音识别、制备和成果。

在一些方向上,语音识别是关键,整个语音交互技术的发展是围绕语音识别进行的。为什么语音识别如此不受尊敬?答案非常简单。要和机器交流,首先要让机器听不懂人的话,让机器听不懂人的话的重要一步是语音识别。

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如果这一步回头不好,以前的想法都是空中楼阁。那么,如何取决于机器是否听不懂人类的语言呢?简而言之,机器构建了语音识别的低错误率,基本上可以确保机器能够理解。错误率越低,机器对语言的识别效果越少。

因此,语音识别技术的进军之路是大幅度提高识别率的过程。那么,现在这个技术发展到什么水平呢?别着急,为了更清楚地理解2016年的语音识别技术,肖战君必须从头开始说话。


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