第24章-智能语音识别(3/3)
再敲下最后一个回车之后，罗辑长出了口🍸气。刚才用老大的心思编写的代码，是语音识别。与传统的语音识别相似的是，它依然是将声音矩阵转换为文本，将每一帧识别成状态，再将状态组合成音素，最后再把音素组合成词语。
不同的是，它不完全依靠于“声学模型”，更不需要构建状态网络，因为它具有一定的自我学习和推理能力，☄近似的元素完全可以自行🄑解决。
“应该叫智能语音识别！”
罗辑一遍检查着代码，一遍喃喃自语。现在市面上的语音系统，更多是🚄🐹🄯依📥🜿赖网络，因为人在发音的时候往往会存在口音不正、吐字不清的问题，要分析用户说的话必须建立在大数据的前提下，必须录入了足够多的音源。
这种模式不仅低端，而且效率低下，体感也不行。而罗辑编💎🐭写出来的这套，只需要一套最基本的音源，在差别率小于百分之五十的情况下，识别率更高达百分之九十五！
“95%？”罗辑自己都有些🌽🄦⛞不信，因为这些数据都是科技树上所记录的，在没有做出实物之前，的确让人怀疑。
没有九十五，也就九十吧？罗辑有这个信心🏋。
实践永远是最好的答案。想到这里🍾，罗辑便让小音自行在网上收集语音库，短时间将所有的语音🇱收集完肯定是不现实的，但是可以先弄一些常用语。
罗辑决定在常用音源下载完毕之后，立刻着手语音录入功能，他可不想每次🔱🄜下指令还要输入文本，那显的多lo啊？这就是罗辑的思维，一个智能核🔡心他还觉得低端，甚至语音都只是起步！
不得不说，懒是人类进步的阶梯。
在小音提🜌⛪示搜索完毕之♾🍿后，罗辑就开始了下一步工作，导入音源。听着这些字正⛽腔圆的播报音，罗辑有些感叹，小音的智能程度越来越高了，她都是在正规且专业化的网站收集的，并且还会进行筛选。
在转移到了服务器之后，罗辑再次让小音开🏋始了学习，这次的语音收集不过是个检验。
分🐷解音源，罗辑从🎻🖔中提取了很多音素和状态，剩下的工作就是小音的事了。人工录入是一个繁琐的过程，这绝不是罗🍪辑一个人能够完成的工作，好在有了小音。
工作起来的罗辑是忘记时间⛀🗒🛇的，有了服务器的强大🀞♠计算能力支持，罗辑感觉自己的事根本做不完。
趁着小音还在处理数据的时候，🖬罗辑便开始准备文本转换为语音的工作，未雨绸缪早晚都🇼🝻🐙要用到。手机用户请访问http:🙸🏌😬//.
不同的是，它不完全依靠于“声学模型”，更不需要构建状态网络，因为它具有一定的自我学习和推理能力，☄近似的元素完全可以自行🄑解决。
“应该叫智能语音识别！”
罗辑一遍检查着代码，一遍喃喃自语。现在市面上的语音系统，更多是🚄🐹🄯依📥🜿赖网络，因为人在发音的时候往往会存在口音不正、吐字不清的问题，要分析用户说的话必须建立在大数据的前提下，必须录入了足够多的音源。
这种模式不仅低端，而且效率低下，体感也不行。而罗辑编💎🐭写出来的这套，只需要一套最基本的音源，在差别率小于百分之五十的情况下，识别率更高达百分之九十五！
“95%？”罗辑自己都有些🌽🄦⛞不信，因为这些数据都是科技树上所记录的，在没有做出实物之前，的确让人怀疑。
没有九十五，也就九十吧？罗辑有这个信心🏋。
实践永远是最好的答案。想到这里🍾，罗辑便让小音自行在网上收集语音库，短时间将所有的语音🇱收集完肯定是不现实的，但是可以先弄一些常用语。
罗辑决定在常用音源下载完毕之后，立刻着手语音录入功能，他可不想每次🔱🄜下指令还要输入文本，那显的多lo啊？这就是罗辑的思维，一个智能核🔡心他还觉得低端，甚至语音都只是起步！
不得不说，懒是人类进步的阶梯。
在小音提🜌⛪示搜索完毕之♾🍿后，罗辑就开始了下一步工作，导入音源。听着这些字正⛽腔圆的播报音，罗辑有些感叹，小音的智能程度越来越高了，她都是在正规且专业化的网站收集的，并且还会进行筛选。
在转移到了服务器之后，罗辑再次让小音开🏋始了学习，这次的语音收集不过是个检验。
分🐷解音源，罗辑从🎻🖔中提取了很多音素和状态，剩下的工作就是小音的事了。人工录入是一个繁琐的过程，这绝不是罗🍪辑一个人能够完成的工作，好在有了小音。
工作起来的罗辑是忘记时间⛀🗒🛇的，有了服务器的强大🀞♠计算能力支持，罗辑感觉自己的事根本做不完。
趁着小音还在处理数据的时候，🖬罗辑便开始准备文本转换为语音的工作，未雨绸缪早晚都🇼🝻🐙要用到。手机用户请访问http:🙸🏌😬//.