按日归档：2019-08-06

人工智能的自然语言处理与语音识别

人工智能作为当下科技领域最热门的技术，吸引了众多行内和行外人士的关注。人工智能产业链，包括AI技术、底层硬件(AI芯片、视觉传感器)、应用领域(智能家居、智能硬件、机器人、自动驾驶、行业应用)三大部分，让大家对人工智能产业有一个全面、清晰的认识。

目前，AI技术包括大数据、计算机视觉、语音识别、自然语言处理、机器学习五大部分。我们主要说下自然语言处理与语音识别这两部分。

1、语音识别

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新技术。语音识别技术主要包括特征提取技术、模式匹配准则及模型训练技术三个方面。语音识别是人机交互的基础，主要解决让机器听清楚人说什么的难题。人工智能目前落地最成功的就是语音识别技术。

语音识别目前主要应用在车联网、智能翻译、智能家居、自动驾驶方面，国内最具代表性的企业是科大讯飞，此外还有云知声、普强信息、声智科技、GMEMS通用微科技等初创企业。

2、自然语言处理

自然语言处理大体包括了自然语言理解和自然语言生成两个部分，实现人机间自然语言通信意味着要使计算机既能理解自然语言文本的意义，也能以自然语言文本来表达给定的意图、思想等，前者称为自然语言理解，后者称为自然语言生成。自然语言处理是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。自然语言处理的终极目标是用自然语言与计算机进行通信，使人们可以用自己最习惯的语言来使用计算机，而无需再花大量的时间和精力去学习不很自然和习惯的各种计算机语言。

针对一定应用，具有相当自然语言处理能力的实用系统已经出现，典型的例子有：多语种数据库和专家系统的自然语言接口、各种机器翻译系统、全文信息检索系统、自动文摘系统等。

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人工智能语音机器人四大产品优势

一、提高工作效率

据数据统计，一般销售员工一天拨打客户最多300个，并且还要不间断的打，但其意向客户却寥寥无几。可是人工智能语音机器人能每天拨打2000多通电话，远远超过人工，每日可完成原来5到10个人的工作，大大提高了工作效率。

二、实现业绩最大化

传统电销公司为了实现公司业绩最大化都会增加更多的电销人员来实现目标，需要付出底薪+提成+补贴+管理+加班费+培训+电话费+办公耗材等，而人工智能语音机器人只需付出少量租金，便可快速完成电销人员的工作，可以让企业更省心省力。

三、系统标准化执行

同员工相比，人工智能语音机器人永远标准化执行，不会生病，不会感冒，不会请假，态度始终如一，情绪标准化、话术标准化、客户分类标准化，永不受情绪、环境、身体状况等影响，稳定标准化进行工作。

四、全年无休

人工智能语音机器人全年无休上岗，无需发放各种工资福利，无需社保，无需公积金，永不离职，大大降低了公司的人工成本、招聘成本、培训成本、硬件成本、流失成本。

幽澜人工智能语音机器人是一款适用于产品业务或服务推广需求的语音营销服务平台，通过精准语音平台外呼潜在客户群体，并模拟销售专家沟通进行信息筛选的人工智能语音机器人，集筛选意向客户、锁定目标客户、精准客户分类三重营销于一体，全面实现市场营销！

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人工智能与机器人的区别

人工智能，这无疑是需要大数据来支撑的。主要是识别类、感应器方面的。就好比说语言翻译，以前是每个单词的翻译，随着搜索引擎的崛起，人们把自己想说的话都发到了网上，然后搜索引擎蜘蛛网抓取下来，就成了一些例句，例句再经过语言的拼凑，电脑语法的组织，选出最佳的表述，这样就得出了翻译的语句，如果需要再人工智能一点，那就加上我们的语音识别与语音朗读（这一切语音的来源也都来自于大数据一点一点的取得的）。这就是我们的人工智能。

机器人，所需的条件基本就是人工智能+物理外壳，最基本的就是所说到的扫地机器人。如果想要变成终结者那样的机器人，那当然得具备有各种识别，各种感应器，我来预见一下，如果中国的机器人行业发展，首先会用到哪些公司的识别系统吧。

语音识别，讯飞科大

物体识别，百度识图

人脸识别，阿里巴巴

视频识别，迅雷公司等等的各种识别，再加上温度感应，距离感应方向感应等等，其实最重要的一点就是要有个脑袋，我想如果中国可以，应该会是阿里巴巴的大数据大脑吧。

一个是系统，靠算法实现，另外一个是实体，也依靠一些内置的程序进行设定好内容交流。

机器人不过是人工智能的一个载体，人工智能笼统来说分为强人工智能与弱人工智能之分，目前我们所见到的还是弱人工智能，智能专注于某一领域，比如人工智能客服回答数据库中的问题，当然随着数据库内容丰富，回答的准确率也会进一步提升。想特斯拉的无人驾驶也是属于人工智能的范畴，根据路况，速度等参数快速的做出决定。未来有一天强人工智能会与我们看到科幻电影中的机器人一样，用于判断、情感、超强学习能力，但是不知道这种强人工智能在有生之年能不能见到。

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2019人工智能产品发展趋势

如今，人工智能已成为科技界的热门话题。它不仅改变了人们的生活，而且还颠覆了各行业领域。尽管如此，人们对它有不同的看法。有些人可能认为这是一件坏事，因为他们的工作岗位可能被人工智能取代。另一方面，人工智能倡导者仍将人工智能视为一种推动因素，将显著减轻人们的工作负担，并通过自动化使人们的生活更轻松。

2019年人工智能发展趋势：

1.支持人工智能的芯片将成为应用主流

与其他技术和软件工具不同，人工智能严重依赖于专用处理器。为了满足人工智能的复杂需求，芯片制造商将创建能够运行支持人工智能应用的专用芯片。即使像谷歌、Facebook和亚马逊这样的科技巨头也会在这些专用芯片上投入更多资金。这些芯片将用于涉及人工智能的专门用途，例如自然语言处理、计算机视觉、语音识别。

2.人工智能和物联网在边缘的应用

2019年将是人们看到各种技术与人工智能融合的一年。物联网将在边缘计算层面与人工智能携手合作。工业物联网将利用人工智能的强大功能进行根本性原因分析，执行机器的预测性维护，并自动检测问题。

人们将在2019年看到分布式人工智能的兴起，并且将更加接近企业的资产和设备。由神经网络驱动的高度复杂的机器学习模型将被优化以便在边缘运行

3.专业的人工智能系统成为现实

企业对专业系统的需求将在2019年成倍增长。很多企业拥有的数据有限，但需要的是专业数据。这将迫使企业采用可以帮助他们在内部生成高质量人工智能数据的工具。2019年，重点将从数据量转移到数据质量。这将为人工智能奠定基础，可以在现实世界中发挥作用。企业将寻求能够访问关键数据源，并帮助他们理解非结构化数据的专业人工智能解决方案提供商。

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人工智能语音识别技术

语言是人与人之间最重要的交流方式、能与机器进行自然的人机交流，是人类一直期待的事情。随着人工智能快速发展。语音识别技术作为人机交流接口的关键技术、发展迅速。在AI领域也是经常被提及。作为人工智能领域的从业者认识语音识别也是必须的。

语音识别概述：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技术。

语音识别涉及的领域包括:数字信号处理、声学、语音学、计算机科学、心理学、人工智能等，是一门涵盖多个学科领域的交叉科学技术。

语音识别的技术原理是模式识别，其一般过程可以总结为：预处理—特征提取—基于语音模型库下的模式匹配—基于语言模型库下的语言处理—完成识别。

语音识别在移动终端上的应用最为火热，语音对话机器人、智能音箱、语音助手、互动工具等层出不穷，许多互联网公司纷纷投入人力、物力和财力展开此方面的研究和应用。语音识别技术也将进入工业、家电、通信、汽车电子、医疗、家庭服务、消费电子产品等各个领域。尤其是在智能家居系统中语音识别将成为人工智能在家庭重要的入口，同时，未来随着手持设备的小型化，智能穿戴化也将成为语音识别技术的重要应用领域。

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