人工智能语音现状 人工智能技术和智能语音技术的区别有哪些？
人工智能技术和智能语音技术的区别有哪些？
智能语音技术是人工智能领域落下时运用最好的技术之一，是普通人外界人工智能的有用窗口。
智能语音仅是语义推测，相对很简单。人工智能真包含智能语音，应用领域总体应用广泛，某个特定领域也更难开发。
人工智能涵盖面的内容很多，智能语音一类AI领域的一个子领域，是可以如果说他们两者是乾坤二卦和被包含的关系
如何解决人工智能的智能语音问题？
因为牵涉到到的问题都很多，我尽量以更通俗语言来具体解释。
智能语音真包含几个层面：1语音合成；2语音识别；3语义识别。
1语音合成
日常生活中更多的见于导航软件、听书软件、银行系统智能语音机器人、上门推销等，将文字是从语音展示出不出来。和语音识别比起，语音合成的技术相对于说来要完全成熟那些，并已又开始大规模行动商用中。
语音合成技术的最的问题在2个方面：
1）文本不规整、词的切分、语法分析和语义分析。
举个例子，“我是人”，这句话真包含“我”，“是”，“人”三个词或词组，主、谓、宾关系清晰，只不过就现有技术水平来说，还需进一步增强，听书软件中，我们经常听了的是匀速运动大声朗读，还没有太很明显的断句和词组切分。
2）缺少情感。
更多的是照念式朗读文章，情绪变化不肯定，很顺耳都很生硬。在有所不同的语境下，语言和文字代表意思已经差别，倒致音量、音色、减弱长短等也有了完全不同。
相对而言，语音识别成熟度比语音识别、语义识别更好，推广和商业化运作程度比较比较好，可是一定程度上还必然不足以，但随着语法分析、语义分析技术的提升，这样，语音合成效果也将是越来越棒。
2语音识别
一句话概括，按照识别和理解过程把语音信号变化为或则的文本或命令的技术。
目前市场通常集中行业，比如说公安、司法（检查院、法院）、边检等，较常见于会议、刑讯、庭审、问过等。同语义理解、语义识别比较好来说，难度介乎二者之间。
语音交互比较多的产品主要有：
1）短语音，主要常见于个人通信，简短精悍交流等场合。
2）长语音，要注意多见于会议记录等。
3）实时语音，要注意作用于在旁边能接收音频数据，在旁边需要提供录音转写结果，都能够动态实时某些和依靠文字信息。
语音识别难点取决于人几个方面：
1）识别准确率。据分析，电视台/广播电台的播音员语音识别率换算下来约80-85%（当然，某些情况下也可能达到90，这里讲的是你算算水平），更别提一般普通人了。
2）环境造成负面影响。诸如车辆、工地、空调、会议噪声等，会对语音识别有都很大的影响。
3）口音差异。各省各地的方言差异较小，必须充足的训练集来训练。
4）互联网时代，新的词语层出不穷，需要定期更新词库。
5）音调、音量、音色、声音持续等，也会对最终造成很大的影响。
总的说来，语音识别效果也可以逐渐优化软件，行业应用中，最好就是变动到最佳状态。
3语义识别
举个通俗的例子来那说明“语音识别”与“语义分析”在人工智能技术层次上的不同：用户对着电视机说一部具体看的电影或者电视剧的全名，电视机会对用户语音通过识别，不自动收索片名、可以播放，这那是“语音识别”可是，如果用户对电视机说“一部爱情片”、“正热播的动作片”、“导演的电影”、“好莱坞大片”等模糊不堪语句，电视机依据什么用户的性别、爱好、平时的点播倾向等特征来进行智能的分析，并参与精准的推荐，这是“语义分析”，在智商上比“语音识别”高了好几个层次，领先对手一大步。
最常见的如智慧家居、车载语音、可穿戴设备、VR、机器人等。
语义识别难点本质几个方面：
1）词序的变化，主谓关系的颠倒或省略。例如港台片中的“我走先”，能够语法中是没有此说法，但是这个叫法现在大家都懂，不过机器一点不懂。
2）语境的影响。
举个生活中的一个例子，女朋友给男朋友打个
女：我在电影院门口等你，晚上7五点半我没有到的话，你等下；
女：我在电影院门口等到你，晚上7点钟你是没有到的话，你等下；
很确实，语境稍有变化，导致的语义几乎有所不同。
我认为，语义识别最难，目前市面上可是有部分产品试用，但还达将近如此大规模正式商用的水平。况且另外一个话题-声纹识别，要注意运用在公安、司法领域，应用于取证和预警等，在今天谈些的范围内。以后有机会再聊。
大家有疑问，也可以私聊我交流探讨。
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