语言识别点人工智能应用-语言识别点人工智能应用有哪些

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于语言识别点人工智能应用的问题，于是小编就整理了2个相关介绍语言识别点人工智能应用的解答，让我们一起看看吧。

1. 人工智能语音识别龙头企业？
2. 语音识别是不是人工智能？

人工智能语音识别龙头企业？

科大讯飞，股票代码002230。市值1113亿。公司在智能语音识别，语音合成，翻译，语义理解方面是应用王者，超过80%的国内服务机器人使用讯飞输入法，是我国人工智能领域的头部企业。

语音识别是不是人工智能？

原创思想，本民科认为，毫无疑问，人的听觉感知系统才是语音感知的权威，它可以正确感知无数人说的话，比如十亿中国人说的不太标准的普通话，这全仰仗听觉感知的一项所谓`模式感知’功能（Patterns Perception），即把无数人说的语音归结为极其有限的音位模式，大脑的语音感知属于拟脑AI，而现在的所谓语音识别则完全是理工男鼓捣出来的，基于语音产生模型的各种算法，重要信息与非重要信息胡子眉毛一把抓，与语音模式感知毫不相干，所以要想取得突破是完全不可能的，所以现在的语音识别，`人工’有余，可与人类的`智能’扯不上关系，语音识别要想取得最终突破，只有听觉模式感知一条路可走。拟脑AI是AI唯一的出路，但本民科的经历表明，尽管步履艰难，但仍然能够取得突破。

我个人觉得，语音识别算是人工智能中的一个领域。

目前人工智能的领域包括，图像识别，语音识别，自然语言处理，机器学习等领域。

而现在应用领域来分的话，有智能推荐（广告推荐）、自动驾驶汽车、人脸识别等等。在军事上近几年也出现了类似智能无人机等相关应用。

从目前看，人工智能发展相对还是处在一个比较初级的阶段。而从发展未来潜力，我们可以预见人工智能，将是一个跨信息论、控制论、自动化、仿生学、生物学、心理学、数理逻辑、语言学、医学和哲学等多门学科的综合应用技术。

回到题目，让机器听懂人的指令，甚至与人交流，那么语音识别肯定是人工智能绕不过去的一个领域。

从目前来看，严格的讲语音识别并非人工智能！离语义理解差十万八千里。如果按目前机器学习的道路继续发展我个人并不认同会基于计算方法实现语义理解。但是语义理解如果被攻破，机器智能可怕也必将失控？这是一个严肃的矛盾体问题。

按目前看，个人认为语义理解一是计算方法本身的失控产生的奇怪***，而这奇怪***连算法编制者也无法解释；二是真找到了那个法门，但是那将是一个对人类自身产生严重挑战的道路。

语音识别是属于计算机的技术：

语音识别是模式识别的一个分支，属于信号处理科学领域。它还与语音学，语言学，数理统计学和神经生物学学科有着非常密切的关系。另一方面，言语也是人类赖以思考的主要工具。因此，这门科学与认知科学和人工智能领域的[_a***_]密不可分，是信息科学研究领域发展最快的领域之一。

语音识别研究的目的是让机器“理解”人类的口语。它包括两个方面：一是逐字理解未翻译成书面语言的单词；另一种是理解口语中包含的要求或查询，并正确回答，而不受所有词语的正确转换的约束。语音识别系统可分为三种类型：孤立词，连接词和连续语音。从客户的角度来看，它可以分为特定的人和非特定的人。也就是说，该系统仅适用于一个用户或可用于任何用户。

语音识别研究始于20世纪50年代初，并开始成为20世纪60年代中期的一个重要课题。如今，随着DTW的引入，HMM的引入，语言模型的建立等，语音识别研究取得了很大进展。自20世纪80年代以来，一些相对简单的语音识别系统已进入商业化阶段。在20世纪90年代，语音识别的主要方向被定义为连续语音，大词汇量，非特定人识别算法和系统开发。到目前为止，以IBM的Via Voice为代表的“听写机”系统已正式投放市场，并逐渐被人们接受。语音识别，语音合成，多媒体等技术的结合将为计算机提供友好的交互模式，为网络技术，计算机应用和普及提供必要的条件。

到此，以上就是小编对于语言识别点人工智能应用的问题就介绍到这了，希望介绍关于语言识别点人工智能应用的2点解答对大家有用。

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