语音识别大数据

A. 我们要做语音识别技术可以怎么做

语音识别技术的场景应用比较多元，例如我们生活中的各个语音助理，天猫精灵等等，各种智能的导航与人机的对话。

语音识别技术中NLP（自然语义识别）仍然是非常重要的一部分，首先需要让机器正确的识别到语音中的意义，转化成语义向量，然后再结合大数据进行应答。因此技术的门槛和难度是比较高的，而具体到应用场景的话，例如最常见的语音识别的敏感内容和违规内容的审核等，则还需要大量的数据积累沉淀。

因此，不建议自行开发，可以应用市面上成熟的平台，图普科技对于语音、图片等各种内容的审核是非常健全的，可以自行体验。

B. 人工智能的基础是大数据吗

——以下数据参考前瞻产业研究院《中国人工智能行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》。

大数据、云计算技术为重点核心技术

从人工智能企业核心技术分布看，大数据和云计算占比最高，达到41.13%;其次是硬件、机器学习和推荐、服务机器人，占比分别为7.64%，6.81%，5.64%;物联网、工业机器人、语音识别和自然语言处理分别占比5.55%，5.47%，4.76%。

C. 大数据和人工智能的联系与区别是什么

了解大数据与人工智能的区别与联系，首先我们从认知和理解大数据和人工智能的概念开始。

1、大数据

大数据是物联网、Web系统和信息系统发展的综合结果，其中物联网的影响最大，所以大数据也可以说是物联网发展的必然结果。大数据相关的技术紧紧围绕数据展开，包括数据的采集、整理、传输、存储、安全、分析、呈现和应用等等。目前，大数据的价值主要体现在分析和应用上，比如大数据场景分析等。

2、人工智能

人工智能是典型的交叉学科，研究的内容集中在机器学习、自然语言处理、计算机视觉、机器人学、自动推理和知识表示等六大方向，目前机器学习的应用范围还是比较广泛的，比如自动驾驶、智慧医疗等领域都有广泛的应用。人工智能的核心在于“思考”和“决策”，如何进行合理的思考和合理的行动是目前人工智能研究的主流方向。

3、大数据与人工智能

大数据和人工智能虽然关注点并不相同，但是却有密切的联系，一方面人工智能需要大量的数据作为“思考”和“决策”的基础，另一方面大数据也需要人工智能技术进行数据价值化操作，比如机器学习就是数据分析的常用方式。在大数据价值的两个主要体现当中，数据应用的主要渠道之一就是智能体（人工智能产品），为智能体提供的数据量越大，智能体运行的效果就会越好，因为智能体通常需要大量的数据进行“训练”和“验证”，从而保障运行的可靠性和稳定性。

目前大数据相关技术已经趋于成熟，相关的理论体系已经逐步完善，而人工智能尚处在行业发展的初期，理论体系依然有巨大的发展空间。从学习的角度来说，如果从大数据开始学习是个不错的选择，从大数据过渡到人工智能也会相对比较容易。总的来说，两个技术之间并不存在孰优孰劣的问题，发展空间都非常大。

D. 如何能让语音识别率 达到 100

利用基于大数据平台做语音分析的软件，能够达到识别率100%的效果。它是把坐席录音转化成文字，基因文字做的大数据分析，能够质检识别客服的合规话术或非合规话术，对客服坐席提供KPI的相关考核，客户投诉原因进行分析。

E. 讯飞语音识别正确率97%，微软语音识别正确率高于人类，语音识别技术将对生活产生怎样的改变

由于苹果Siri的出现，我们已经习惯于通过语音拨打电话、打开应用、查询天气，也能不动一根手指，用语音输入法发送消息，但这些语义应用，依然借助了屏幕这一载体。未来，智能设备可能几乎是没有屏幕可以触摸，最终只能通过语音这种采集成本低、容易集成的方式来实现人机交互。

随着大数据、机器学习、云计算、人工智能等技术的发展，语音识别在一步步解放用户的双手，语音输入框也大有取代鼠标、键盘之势。伴随着智能移动设备的普及，语音交互作为一种新型的人机交互方式，正越来越引起整个IT业界的重视。未来的智能语音技术将涉及到很多方面，成为智能终端与人交互的媒介。前段时间出资发布会上，老罗不仅发布了锤子手机也将一个叫讯飞的语音输入法火了起来，因为其语音识别正确率达到97%。在网络的语音平台开放三周年庆典上，相关人士曾经说过：“最新的语音技术有很大的潜力，能够彻底改变人机交互的效率和办法。未来语音技术在很多应用场景有很好的机会，将为人机交互带来巨大的改变。”网络语音识别准确率目前已达97%。而且目前，网络语音开放平台的合作伙伴已涵盖多个领域和场景，包括智能手机领域的联想、中兴；智能家居领域的长虹智能电视、康佳智能电视、SONY智能电视；汽车行业的特斯拉、途胜；智能设备领域的惠普、艾米通讯；智能服务领域的携程、手机QQ阅读等。

我们可以想象一下，当我们乘坐一辆网络无人驾驶汽车行驶在路上，只需说出几个简单的词语，便可获得旅途所需的一切，车载人机交互系统可智能识别语音指令，轻松控制导航，语音通话，娱乐系统等各项功能，汽车也仿佛不再是冰冷的交通工具，而变得更有智慧。电子设备从过去的智能工具，开始成为与人交互的“伙伴”。

F. 人工智能+大数据是什么

很多人还搞不清大数据和人工智能的关系。

这里引用马化腾在清华大学洞见论坛上说过话：

未来所有企业形态都是在云端用人工智能处理大数据。

未来我们（腾讯）会继续大力投入的：

第一是AI，第二是云计算，第三是大数据。过去把用电量作为衡量一个工业社会发展的指标。未来，用云量也会成为衡量数字经济发展的重要指标。大数据就更不用说了，一切有云，有AI的地方都必须涉及大数据，这毫无疑问是未来的方向。

人工智能的基础是是算法、算力和海量数据，核心技术包括：

计算机视觉（Computer Vision）、知识图谱（Knowledge Graph）、机器学习（Machine Learning）、自然语言处理（Natural Language Processing,NLP）、人机交互技术（Human-Computer Interaction Techniques）、语音识别（Automatic Speech Recognition）等等。

大数据的核心很简单：只要你拥有足够多的数据，你就拥有了预见未来的能力。

G. 现有的语音识别应用，哪款中文识别率最高，用户体验最好

语音交互作用主要由语音识别和语义理解两部分来决定。

网络的语音技术在未来也不会被低估。目前，海尔、小米、联想、特斯拉、MTK、乐视、中兴等知名厂商均采用网络语音技术。

H. 人工智能和大数据有什么区别

• 人工智能

  （计算机科学的一个分支）

  锁定

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人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。

人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。

人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。但不同的时代、不同的人对这种“复杂工作”的理解是不同的。[1]2017年12月，人工智能入选“2017年度中国媒体十大流行语”

• 大数据

  （IT行业术语）

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大数据（big data）是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。[1]

在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》[2]中大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样捷径，而采用所有数据进行分析处理。大数据的5V特点（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性）。[3]