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语音识别高效解决问题,不断推动企业的高效发展

作者 aidekangsai | 2022-04-20
1241 浏览

因为语音识别相较于一般的自然语言处理任务的特殊之处就在于声学模型,所以语言识别的关键也就是信号处理预处理技术和声学模型部分。在深度学习兴起应用到语言识别领域之前,声学模型已经有了非常成熟的模型体系,并且也有了被成功应用到实际系统中的案例。

金蝶平台就一直致力于AI服务,打造基于实际企业业务场景,支持多角色,多场景,跨领域应用,提供人性化、个性化的体验,并在语音识领域逐渐成熟。

据悉,AI服务云中的语言处理技术,就是把人类的语言和文本转换成为机器能够理解的数据,再将机器对数据解析出来的结果转换成为人类的语言和文本,弥补机器和人类之间的差距,能帮助人们更高效地解决问题,推动企业的高效发展。

语音识别是以语音为研究对象,通过语音信号处理和模式识别让机器自动识别和理解人类口述的语言。语音识别技术就是让机器通过识别和理解过程把语音信号转变为相应的文本或命令的高技术。

自动语音识别技术有三个基本原理:首先语音信号中的语言信息是按照短时幅度谱的时间变化模式来编码。其次语音是可以阅读的,即它的声学信号可以在不考虑说话人试图传达信息内容的情况下用数十个具有区别性的、离散的符号来表示。第三语音交互是一个认知过程,因而不能与语言的语法、语义和语用结构割裂开来。

目前,语音识别技术作为近年来最热的一种先进的技术,涉及信号处理、语言、心理和计算机等多门学科。大量的语音识别产品已经进入市场和服务领域,被广泛地应用于智能终端、移动互联网应用、金融、电信、汽车、家居、教育等行业,推动了车载语音、智能客服、智能家居、语音课件等产品的迅猛发展。随着科学技术的不断发展和进步,许多新技术被应用于各个领域,有力推动了现代化社会的发展。

近年来,随着科技的不断发展,语音识别技术正逐步成为计算机信息处理技术中的关键技术,语音技术的应用已经成为一个具有竞争性的新兴高技术产业。金蝶随着趋势,也会在AI领域不断加强,增强自己的竞争力。

上述内容来自用户自行上传或互联网,如有版权问题,请联系qy_qin@kingdee.com 。

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