人工智能和機器學習在語音識別中的作用
人工智能和機器學習在語音識別中的作用
很長一段時間以來，人們希望能夠與機器對話。自從他們開始製造計算機以來，科學家和工程師就一直試圖將語音識別納入該過程。 1962年，IBM推出了Shoebox，這是一種語音識別機器，可以進行簡單的數學計算。這種創新的設備可以識別並響應16個口頭單詞，包括從“ 0”到“ 9”的十個數字。當說出諸如“加”，“減”和“總計”之類的數字和命令字時，Shoebox指示加法器計算並打印出簡單算術問題的答案。鞋盒通過對著麥克風講話來操作，該麥克風將語音轉換成電脈衝。測量電路根據各種聲音對這些脈衝進行分類，並通過中繼系統激活連接的加法器。
隨著時間的流逝，這項技術得到了發展，如今我們許多人通常通過語音與計算機進行交互。今天最受歡迎的語音助手是亞馬遜的Alexa，蘋果的Siri，谷歌助手和微軟的Cortana。這些助手可以根據命令或問題為個人執行任務或服務。他們能夠解釋人類的語音並通過合成的聲音做出反應。用戶可以向助手提問，通過語音控製家庭自動化設備和媒體播放，還可以通過口頭命令來管理其他基本任務，例如電子郵件，待辦事項列表和日曆。依賴於人工智能（AI）和機器學習。
人工智能（AI）
當您說人工智能（AI）時，許多人可能會認為您在談論科幻小說，儘管AI已深深紮根於我們的日常生活中。實際上，已經有幾十年了。但事實是，它的確是科幻小說，在20世紀之初熟悉的公眾人工智能的類人機器人。在50年代，人工智能的概念越來越受到科學家和哲學家的關注。當時，年輕的英國數學家艾倫·圖靈（Alan Turing）提出，機器沒有理由（就像人類一樣）無法解決問題並無法根據可用信息做出決策。但是在那個時候，計算機不可能記住哪個是智能的關鍵。他們所做的只是執行命令。但是，仍然是艾倫·圖靈（Alan Turing）確立了人工智能的基本目標和願景。
被廣泛認為是AI之父的是約翰麥卡錫（John McCarthy），他創造了人工智能一詞。對他來說，人工智能是：“製造智能機器的科學與工程”。這個定義是在1956年在達特茅斯學院的一次會議上提出的，它表明了AI研究的開始。從那時起，人工智能蓬勃發展。
在現代世界中，人工智能無處不在。由於數據量的增加，高級算法以及計算能力和存儲能力的提高，它變得越來越流行。通常，AI應用程序與智力任務相關。我們將AI用於翻譯，物體，面部和語音識別，主題檢測，醫學圖像分析，自然語言處理，社交網絡過濾，下棋等。
機器學習
機器學習是人工智能的應用，它是指能夠根據自己的經驗進行改進的系統。這裡最重要的是，系統需要知道如何識別模式。為了能夠做到這一點，需要對系統進行培訓：該算法需要輸入大量數據，因此在某些時候它可以識別模式。目的是允許計算機在沒有人工干預或幫助的情況下自動學習。
在談論機器學習時，重要的是提及深度學習。首先，我們說深度學習中使用的主要工具之一是人工神經網絡。這些是受大腦結構和功能啟發的算法，儘管它們往往是靜態的和象徵性的，而不是像生物大腦那樣具有可塑性和類似性的算法。因此，深度學習是基於人工神經網絡的機器學習的一種特殊形式，其目的是複制人類的學習方式，這是一種很好的工具，可以找到對程序員來說教機器的模式太多。在過去的幾年中，關於無人駕駛汽車及其如何改變我們的生活的話題很多。深度學習技術是這裡的關鍵，因為它可以使汽車區分行人與消防栓或識別紅燈，從而減少事故的發生。深度學習技術在平板電腦，電話，冰箱，電視等設備的語音控制中也起著主要作用。電子商務公司經常使用人工神經網絡作為過濾系統，以試圖預測並顯示用戶想要的項目。購買。深度學習技術還用於醫療領域。它可以幫助癌症研究人員自動檢測癌細胞，從而代表了癌症治療的巨大進步。
語音識別
語音識別技術用於識別口語中的單詞和短語，並將其轉換為機器可讀的格式。雖然某些程序只能識別數量有限的短語，但某些更複雜的語音識別程序可以解密自然語音。
有克服的障礙嗎？
語音識別技術雖然很方便，但並不總是能順利進行，並且隨著不斷發展，它還需要解決一些問題。可能出現的問題包括以下方面：錄音質量可能不充分，背景中可能會有噪音，使說話者難以理解，說話者的口音或方言也可能真的很強烈（您是否已聽說過Geordie方言嗎？），等等。
語音識別已經發展了很多，但是還遠遠不夠完善。不僅所有的事情都與單詞有關，機器仍然無法完成人類可以做的許多事情：他們無法閱讀肢體語言或無法識別某人聲音中的諷刺語調。人們通常不會以正確的方式發音每個單詞，而且他們傾向於縮短某些單詞。例如，在快速且非正式地講話時，以英語為母語的人經常說“去”，如“會”。以上所有因素都為他們試圖克服的機器帶來了障礙，但是在他們面前還有很長的路要走。重要的是要強調，隨著越來越多的數據饋入這些特定算法；挑戰似乎正在減少。自動語音識別的未來似乎是光明的。
語音驅動的用戶界面在家庭中變得越來越可用和流行。它甚至可能成為技術的下一個平台。
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