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语音识别的事理
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语音识别是将语音转换为文本的技能，是自然措辞处理的一个分支。前台紧张步骤分为旗子暗记搜集、降噪和特色提取三步，提取的特色在后台由经由语音大数据演习得到的语音模型对其进行解码，终极把语音转化为文本，实现达到让机器识别和理解语音的目的。根据公开资料显示，目前语音识别的技能成熟度较高，已达到95%的准确度。然而，须要指出的是，从95%到99%的准确度带来的改变才是质的飞跃，将使人们从偶尔利用语音变到常常利用。
以下我们来举例，当我们说“本日景象怎么样”时，机器是怎么进行语音识别的？
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语义识别
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语义识别是人工智能的主要分支之一，办理的是“听得懂”的问题。其最大的浸染是改变人机交互模式，将人机交互由最原始的鼠标、键盘交互转变为语音对话的办法。此外，我们认为目前的语义识别行业还未涌现绝对垄断者，新进入的创业公司仍具备一定机会。
语义识别是自然措辞处理(NLP)技能的主要组成部分。NLP在实际运用中最大的困难还是语义的繁芜性，此外，深度学习算法也不是语义识别领域的最优算法。但随着全体AI行业发展进程加速，将为NLP带来长足的进步
从1996年至今，海内至今仍在运营的人工智能公司靠近400家。从下图可看出，自然措辞处理（NLP）无论在创业热度、获投数量还是获投金额都处于细分领域的前三。据Global Market Insights数据，估量到2024年市场规模达到110亿美元。