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人工智能深度学习解决智能语音领域的问题!

发布时间:2019-12-01 11:00:00   分类: 行业资讯   阅读量:34  作者:猎维人工智能培训

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随着人工智能深度学习的引入和发展,自2010年深度学习首次引入语音识别后,配合计算能力的提升和海量语音语料数据的积累,识别准确率得到大幅提升。科技巨头对于深度学习算法及机器学习框架的开源使得智能语音技术的调用变得更为简单,模块化的设计显著降低了应用部署和实施的门槛。

人工智能深度学习解决智能语音问题!

智能语音是人工智能深度学习技术的重要组成部分,包括语音识别、语义理解、自然语言处理、语音交互等。当前,人工智能的关键技术均以实现感知智能和认知智能为目标。语音识别、图像识别和机器人视觉、生物识别等目前最为火热的领域,主要解决的是感知智能的需求,就是使得人工智能能够感知周围的世界,能够“听见”或者“看到”。自然语言理解、智能会话、智能决策、人机交互等技术更加侧重的是认知智能的领域,解决“听懂”、“看懂”,并且根据学习到的知识对人类的要求或者周围的环境做出反应的能力。

人工智能深度学习技术当中居于重要地位,是人机交互技术的基础

人工智能深度学习技术当中居于重要地位,是人机交互技术的基础

语音识别、自然语义理解、机器学习领域的关键技术在人工智能深度学习技术当中居于重要地位,是人机交互技术的基础。整个行业始终保持着高速发展,并将在未来持续保持下去。预计到2023年,智能语音行业市场规模将突破100亿元人民币。人工智能和语音交互等概念的日益火热,国内各类企业纷纷涌入智能语音市场,以产业内合作的方式,将语音技术植入产品或应用于相关业务场景,开放语音生态系统,构建全产业生态链。

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