语音识别对于智能机器人为什么重要
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会点菜下单、端茶送水的送餐机器人,影像立体、信息丰富的VR 眼镜,语音识别率高度准确的互联网视频会议系统……智能产品已在城市管理、能源利用、生态改善以及医疗、交通、食品安全追溯等领域得到广泛应用。
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在过去的一年AI无论是在无人驾驶技术上还是在语音识别或者在围棋游戏的把控上,都取得了骄人的成绩,同时这也揭示了机器蕴涵的巨大能力。
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语言,之所以重要,在于人类的思维能力是伴随着它的产生而迅速发展的,这也是人类在智能上区别于其他物种的原因。语音识别,作为人工智能应用的一个场景,也是研究者们一直试图解决的问题。
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整个人工智能发展历史,几乎一直随同人工神经网络研究的进展而起起伏伏。近期引发人工智能新一轮热潮的深度学习,其名称中的“深度”某种意义上就是指人工神经网络的层数,深度学习本质上是基于多层人工神经网络的机器学习算法。
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计算机视觉、机器学习、自然语言处理、机器人和语音识别是人工智能的五大核心技术,它们均会成为独立的子产业。
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机器学习是一门让计算机在非精确编程下进行活动的科学。在过去十年,机器学习促成了无人驾驶车、高效语音识别、精确网络搜索及人类基因组认知的大力发展
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伴着高新技能在军事范畴的大范围利用,武器装备逐渐向高、精、尖方面开展。传统的军事练习因为练习时刻长、练习费用高、练习空间窄,常常不能到达预期的练习作用,已不能满意现代军事练习的需求。
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随着机器学习和人工智能的热闹,国内语音行业也可谓是百花齐放,尤其是最近几年,不仅涌现了很多国内外的小公司,而且巨头们也开始加速语音识别行业的布局。本文就详细盘点一番国内外的大型公司,并对他们掌握的技术进行分析,同时预测一下未来的语音识别趋势,期望带给行业内外的专业人士些许参考,借此更进一步推进整个行业的发展。
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在多元化的互联网圈里“好玩”才能红,而图像与音像也从过去的美化处理往更高深的技术领域前进,在2016年,智能的语音识别和图像识别将走进普通人的生活中,它们会有哪些展望和动作呢?
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本文主要讨论在远场语音接口系统中经常被忽视但同样很重要的技术性挑战:在语音到达语音识别引擎之前的语音预处理。
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