語音識別大數據

A. 我們要做語音識別技術可以怎麼做

語音識別技術的場景應用比較多元，例如我們生活中的各個語音助理，天貓精靈等等，各種智能的導航與人機的對話。

語音識別技術中NLP（自然語義識別）仍然是非常重要的一部分，首先需要讓機器正確的識別到語音中的意義，轉化成語義向量，然後再結合大數據進行應答。因此技術的門檻和難度是比較高的，而具體到應用場景的話，例如最常見的語音識別的敏感內容和違規內容的審核等，則還需要大量的數據積累沉澱。

因此，不建議自行開發，可以應用市面上成熟的平台，圖普科技對於語音、圖片等各種內容的審核是非常健全的，可以自行體驗。

B. 人工智慧的基礎是大數據嗎

——以下數據參考前瞻產業研究院《中國人工智慧行業市場前瞻與投資戰略規劃分析報告》。

大數據、雲計算技術為重點核心技術

從人工智慧企業核心技術分布看，大數據和雲計算佔比最高，達到41.13%;其次是硬體、機器學習和推薦、服務機器人，佔比分別為7.64%，6.81%，5.64%;物聯網、工業機器人、語音識別和自然語言處理分別佔比5.55%，5.47%，4.76%。

C. 大數據和人工智慧的聯系與區別是什麼

了解大數據與人工智慧的區別與聯系，首先我們從認知和理解大數據和人工智慧的概念開始。

1、大數據

大數據是物聯網、Web系統和信息系統發展的綜合結果，其中物聯網的影響最大，所以大數據也可以說是物聯網發展的必然結果。大數據相關的技術緊緊圍繞數據展開，包括數據的採集、整理、傳輸、存儲、安全、分析、呈現和應用等等。目前，大數據的價值主要體現在分析和應用上，比如大數據場景分析等。

2、人工智慧

人工智慧是典型的交叉學科，研究的內容集中在機器學習、自然語言處理、計算機視覺、機器人學、自動推理和知識表示等六大方向，目前機器學習的應用范圍還是比較廣泛的，比如自動駕駛、智慧醫療等領域都有廣泛的應用。人工智慧的核心在於「思考」和「決策」，如何進行合理的思考和合理的行動是目前人工智慧研究的主流方向。

3、大數據與人工智慧

大數據和人工智慧雖然關注點並不相同，但是卻有密切的聯系，一方面人工智慧需要大量的數據作為「思考」和「決策」的基礎，另一方面大數據也需要人工智慧技術進行數據價值化操作，比如機器學習就是數據分析的常用方式。在大數據價值的兩個主要體現當中，數據應用的主要渠道之一就是智能體（人工智慧產品），為智能體提供的數據量越大，智能體運行的效果就會越好，因為智能體通常需要大量的數據進行「訓練」和「驗證」，從而保障運行的可靠性和穩定性。

目前大數據相關技術已經趨於成熟，相關的理論體系已經逐步完善，而人工智慧尚處在行業發展的初期，理論體系依然有巨大的發展空間。從學習的角度來說，如果從大數據開始學習是個不錯的選擇，從大數據過渡到人工智慧也會相對比較容易。總的來說，兩個技術之間並不存在孰優孰劣的問題，發展空間都非常大。

D. 如何能讓語音識別率 達到 100

利用基於大數據平台做語音分析的軟體，能夠達到識別率100%的效果。它是把坐席錄音轉化成文字，基因文字做的大數據分析，能夠質檢識別客服的合規話術或非合規話術，對客服坐席提供KPI的相關考核，客戶投訴原因進行分析。

E. 訊飛語音識別正確率97%，微軟語音識別正確率高於人類，語音識別技術將對生活產生怎樣的改變

由於蘋果Siri的出現，我們已經習慣於通過語音撥打電話、打開應用、查詢天氣，也能不動一根手指，用語音輸入法發送消息，但這些語義應用，依然藉助了屏幕這一載體。未來，智能設備可能幾乎是沒有屏幕可以觸摸，最終只能通過語音這種採集成本低、容易集成的方式來實現人機交互。

隨著大數據、機器學習、雲計算、人工智慧等技術的發展，語音識別在一步步解放用戶的雙手，語音輸入框也大有取代滑鼠、鍵盤之勢。伴隨著智能移動設備的普及，語音交互作為一種新型的人機交互方式，正越來越引起整個IT業界的重視。未來的智能語音技術將涉及到很多方面，成為智能終端與人交互的媒介。前段時間出資發布會上，老羅不僅發布了錘子手機也將一個叫訊飛的語音輸入法火了起來，因為其語音識別正確率達到97%。在網路的語音平台開放三周年慶典上，相關人士曾經說過：「最新的語音技術有很大的潛力，能夠徹底改變人機交互的效率和辦法。未來語音技術在很多應用場景有很好的機會，將為人機交互帶來巨大的改變。」網路語音識別准確率目前已達97%。而且目前，網路語音開放平台的合作夥伴已涵蓋多個領域和場景，包括智能手機領域的聯想、中興；智能家居領域的長虹智能電視、康佳智能電視、SONY智能電視；汽車行業的特斯拉、途勝；智能設備領域的惠普、艾米通訊；智能服務領域的攜程、手機QQ閱讀等。

我們可以想像一下，當我們乘坐一輛網路無人駕駛汽車行駛在路上，只需說出幾個簡單的詞語，便可獲得旅途所需的一切，車載人機交互系統可智能識別語音指令，輕松控制導航，語音通話，娛樂系統等各項功能，汽車也彷彿不再是冰冷的交通工具，而變得更有智慧。電子設備從過去的智能工具，開始成為與人交互的「夥伴」。

F. 人工智慧+大數據是什麼

很多人還搞不清大數據和人工智慧的關系。

這里引用馬化騰在清華大學洞見論壇上說過話：

未來所有企業形態都是在雲端用人工智慧處理大數據。

未來我們（騰訊）會繼續大力投入的：

第一是AI，第二是雲計算，第三是大數據。過去把用電量作為衡量一個工業社會發展的指標。未來，用雲量也會成為衡量數字經濟發展的重要指標。大數據就更不用說了，一切有雲，有AI的地方都必須涉及大數據，這毫無疑問是未來的方向。

人工智慧的基礎是是演算法、算力和海量數據，核心技術包括：

計算機視覺（Computer Vision）、知識圖譜（Knowledge Graph）、機器學習（Machine Learning）、自然語言處理（Natural Language Processing,NLP）、人機交互技術（Human-Computer Interaction Techniques）、語音識別（Automatic Speech Recognition）等等。

大數據的核心很簡單：只要你擁有足夠多的數據，你就擁有了預見未來的能力。

G. 現有的語音識別應用，哪款中文識別率最高，用戶體驗最好

語音交互作用主要由語音識別和語義理解兩部分來決定。

網路的語音技術在未來也不會被低估。目前，海爾、小米、聯想、特斯拉、MTK、樂視、中興等知名廠商均採用網路語音技術。

H. 人工智慧和大數據有什麼區別

• 人工智慧

  （計算機科學的一個分支）

  鎖定

本詞條由「科普中國」科學網路詞條編寫與應用工作項目審核
。

人工智慧（Artificial Intelligence），英文縮寫為AI。它是研究、開發用於模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。

人工智慧是計算機科學的一個分支，它企圖了解智能的實質，並生產出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應的智能機器，該領域的研究包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統等。人工智慧從誕生以來，理論和技術日益成熟，應用領域也不斷擴大，可以設想，未來人工智慧帶來的科技產品，將會是人類智慧的「容器」。人工智慧可以對人的意識、思維的信息過程的模擬。人工智慧不是人的智能，但能像人那樣思考、也可能超過人的智能。

人工智慧是一門極富挑戰性的科學，從事這項工作的人必須懂得計算機知識，心理學和哲學。人工智慧是包括十分廣泛的科學，它由不同的領域組成，如機器學習，計算機視覺等等，總的說來，人工智慧研究的一個主要目標是使機器能夠勝任一些通常需要人類智能才能完成的復雜工作。但不同的時代、不同的人對這種「復雜工作」的理解是不同的。[1]2017年12月，人工智慧入選「2017年度中國媒體十大流行語」

• 大數據

  （IT行業術語）

  本詞條由「科普中國」科學網路詞條編寫與應用工作項目審核
  。

大數據（big data）是指無法在一定時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。[1]

在維克托·邁爾-舍恩伯格及肯尼斯·庫克耶編寫的《大數據時代》[2]中大數據指不用隨機分析法（抽樣調查）這樣捷徑，而採用所有數據進行分析處理。大數據的5V特點（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（低價值密度）、Veracity（真實性）。[3]