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2019-06-20 中新经纬

   

干露露剧照改变用户的使用方式智能语音技术主要面临的挑战最后是语音交互设计问题,这是语音技术产品化的重中之重,现在的物联网设备,大到汽车、空调、机器人,小到玩具、穿戴设备等,有大有小、有带屏幕和不带屏幕、涉及不同的应用领域,交互方式差异非常大,需要针对性优化语义理解和知识图谱。从当前的语音识别技术发展看来,基础理论和技术框架已经基本成熟,目前主要是基于深度神经网络的识别架构,再加上大规模的真实数据训练。目前在手机端的近讲语音识别错误率可以做到3%以内,在电话语音识别错误率可以做到6%以内,基本上接近或超过人工识别的水平。语义理解和知识图谱等认知技术,目前还没有形成通用的技术框架,主要是针对具体垂直领域进行优化,这部分有待突破性进展。

时间 校对其次是相对复杂的口音和噪声环境,包括全国各地的口音和方言、远讲、噪声、混响等,都是比较复杂的。声音传播能量是随距离平方成反比关系的,传播距离增加一倍能量就衰减到四分之一,在五米外采集的语音能量,和在一米采集能量相比就相差25倍,但噪声并没有因为距离而降低,加上距离远之后,房间会出现多次反射和叠加,还会形成混响效果,信噪比会下降很多,都会对识别效果造成影响,这些是需要麦克风阵列结合语音声学模型去解决的问题。最后是语音交互设计问题,这是语音技术产品化的重中之重,现在的物联网设备,大到汽车、空调、机器人,小到玩具、穿戴设备等,有大有小、有带屏幕和不带屏幕、涉及不同的应用领域,交互方式差异非常大,需要针对性优化语义理解和知识图谱。改变用户的使用方式智能语音技术主要面临的挑战

哈维硬件网智能语音技术主要面临的挑战最近这几年,随着深度学习技术和大数据的发展,智能语音技术的进步已经超出了很多用户的想象,用户可以无需预先训练,在真实应用场景下实现相对自然的语音交互。现阶段用户对语音交互的接受度在逐步提升,随着语音应用和服务的日臻完善,让用户会逐渐形成习惯,越来越接受这种交互方式,机器则可以通过后台数据的不断快速迭代提高精度,用户就越来越喜欢用。在智能语音最早进入市场时,用户会觉得比较新奇,当时用户是需要对着话筒,在近讲和安静情况下比较配合才能使用(最初还需要用户先念一段话来训练模型),所以大家觉得语音识别和人工智能技术不靠谱。最后是语音交互设计问题,这是语音技术产品化的重中之重,现在的物联网设备,大到汽车、空调、机器人,小到玩具、穿戴设备等,有大有小、有带屏幕和不带屏幕、涉及不同的应用领域,交互方式差异非常大,需要针对性优化语义理解和知识图谱。

时空猎人电脑版下载第三是低功耗、低成本、高可靠的问题,智能家电需要满足绿色环保标准,需要确保24小时误唤醒低于1次,尽量不出现误操作,要实现大规模量产出货,还要降低整体方案的成本。面向物联网的智能语音交互方案,如果功耗成本下不来就不能普及,智能手表、手环等依赖电池的穿戴设备,功耗和成本问题就更加严重。最后是语音交互设计问题,这是语音技术产品化的重中之重,现在的物联网设备,大到汽车、空调、机器人,小到玩具、穿戴设备等,有大有小、有带屏幕和不带屏幕、涉及不同的应用领域,交互方式差异非常大,需要针对性优化语义理解和知识图谱。首先是针对专业领域的优化,比如在医疗领域,通常专用词汇比较多,让我们普通人去听的时候可能都写不下来,只有经过专业训练的医生和护士才能准确记录;影视节目查询、商品搜索、路径导航等方面也同样需要做针对性的优化。第三是低功耗、低成本、高可靠的问题,智能家电需要满足绿色环保标准,需要确保24小时误唤醒低于1次,尽量不出现误操作,要实现大规模量产出货,还要降低整体方案的成本。面向物联网的智能语音交互方案,如果功耗成本下不来就不能普及,智能手表、手环等依赖电池的穿戴设备,功耗和成本问题就更加严重。

(编辑:董文博)
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