江南体育app口碑好 9月30日消息(报道：李楠)
9月28日，“遇见未来-智能语音进化论”主题分享活动在 新注册会员赠送跳槽金 JD+智能奶茶馆成功举办，此次分享活动邀请到灵隆 科技 首席科学家汤博士、科大讯飞云平台事业部商务总监汤熙、北京小鱼儿科技合伙人兼销售市场副总裁李传刚、北京方正信息 技术 有限公司数码外设事业部总经理余斌、新注册会员赠送跳槽金智能市场总监李俊周等 行业 大咖对于智能语音技术的历史及行业的发展进程进行了生动的解析。
语音识别是如何发展起来的?
语音识别在我们的生活中扮演着越来越重要的角色，地图导航、智能交互等领域均有使用。灵隆科技首席科学家汤博士为在场观众回顾了语音是被的前世今生，他讲道最早的语音识别是50年代的贝尔实验室Audry系统，能识别十个英文数字;随后60年语音识别开始被研究，当时做的比较成熟一点的是小词汇表的孤立词识别，支持一些命令词的识别;之后70、80年代出现了很大的两个进步，语音识别中有很多技术问题，其中的两个主要问题是语音模型和语言模型的建立;90年代初，卡耐基梅隆大学的李开复博士领头 开发 了Sphinx系统;而1997年IBM，推出了第一款商品化的语音识别系统ViaVoice，可以说90年代是语音识别技术发展的第一次高潮。在这之后大量公司投入这个领域，如微软、Nuance、Intel、Motorola、Nokia、Sun、Dragon。
语音合成是什么?
语音是如何合成的?又是如何发展的?汤博士讲道，语音合成的三个标准，第一是可懂、第二是自然、第三是有情感。目前的语音合成水平可以做到自然这个层次，机械味不是那么浓，现在突破的主要方向是在情感方面进行进一步研究和探索。关于语音合成的发展时间，汤博士认为是从50年代开始的，最早的方法是采用参数合成的方法;7、80年代人们发明了各种共振峰合成器这个方法的优势是占用资源小，但缺点是可懂度低;90年代，波形拼接方法被提出;随后，人们把HMM模型引入，用来训练语音库，这样大大减少了语音库的大小，这样就形成了可训练的语音合成方法;2014年开始，大家开始把深度神经网络也用在参数语音合成里，最新的报道DeepMind用深度神经网络，提出了语音合成质量的自然度，号称是提高了50%。
智能语音如何理解?
语音识别与语音合成之后，汤博士为在场关注讲解了智能语音的相关知识。他认为智能语音需要来两方面来理解，一方面是在语音技术当中加入了智能的因素。另一方面是语音识别技术加上了自然语言理解，语音识别只是把语音变成了文字，要理解文字后面的意思是什么，就需要自然语言理解，所以说目前来说，如果要做语音产品，光有语音识别技术是不够的，还需要自然语言理解，能理解你说的话，那才叫智能语音。
