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  • html模版不玩VR瞭 電視廠商紮堆發佈“智能語音”
    發佈時間:2017-04-17 09:21:1客製化刻字筆5來源:太平洋電腦網

    編輯:賀飛背景:


    隨著VR/AR這股熱潮逐漸冷卻之後,2017年電視圈子又火瞭另外一個東西 智能語音技術,還有一種說法叫做人工智能,說的樸素一點就是電視上的語音交互。雖然不是什麼新鮮的概念,可是最近所有電視廠商的每一場春季發佈會,幾乎都在著重的強調自傢電視的智能語音技術,似巧合,又非巧合。智能語音技術為何在這個時間點在智能電視上井噴?值得我們為此探討一番。

    智能語音的風口真來瞭?

    投資界流行這樣一句話:投資要投 第三眼美女 ,第一眼、第二眼美女交往的門檻和成本都比較高,而隻有第三眼美女是屬於大眾的,對應到產品上,就是任何技術產品都要到第三代才能被大眾廣泛接受,才能長時間的存在下去。

    人工智能技術從50年代的控制論與早期神經網絡,走到如今的AlphaGo、Master,現在正好在經歷技術發展的第三個階段。50年代末是一波高潮很多死掉瞭,到70年代的時候國傢自然科學基金會都不支持瞭。80-90年代又活躍瞭一次,但許多認知科學傢強烈反對當時很火的一個人工智能概念 物理符號系統假設 ,認為身體是推理的必要條件,加上科研經費的削減,又死瞭。今天正好是第三波,理論上機遇比較大。

    第三代技術應該足夠下方到消費領域,接下來我們看看各電視廠商智能語音技術具體的應用情況如何。

    TCL:發佈會上TCL著重演示瞭人工智能助手 小T ,具備感知、認知、服務、學習的三大特性。而 小T 是TCL集團與騰訊、阿裡在人工智能及雲服務上進行數據打刻字筆價格通,實現資源共享的結晶。

    長虹:推出以電視機為中心的人工智能平臺AI Center。據悉長虹除瞭與IBM、科大訊飛等達成合作,也與杜比、騰訊、華帝,以及清華大學、西安交大、微軟、中科院等結成 人工智能產業聯盟 。

    微鯨:微鯨科技推出瞭微鯨智能語音電視2.0高端產品醉薄A系列,並宣佈微鯨全線產品也將進入2.0時代。其與科大訊飛與美國麻省理工媒體實驗室、微軟等,分別在語音遙控、多媒體交互領域、人臉識別等方面達成瞭合作。

    樂視:從樂視一代超級電視開始就搭載有語音功能,超級電視語音技術經歷從合作到自主研發的過程,樂視的超金屬刻字筆級語音技術,不僅包括語音識別和語義分析,其自主研發的語音合成TTS技術已全面上線。

    幾乎每一個廠商都在強調對語音認知已從功能層面上升到人工智能。而且背後還有巨大的合作團隊,與知名的語音技術和人工智能平臺密切合作和研發。這種全軍出擊的局面,很難否定智能語音在電視行業的發展盛況。但盛況並不意味著技術和商業的足夠成熟。

    語音識別究竟有多難?

    為什麼智能語音技術發展瞭這麼長時間,還是做不到對語音和語意的精準識別呢?我們有必要先瞭解一下語音識別是怎麼做到的。

    聲音實際上是一種波紋,就像自然中的光譜一樣。如果要對聲音進行分析,就要先把聲音的這種波紋切分成很很多小片段,就好比一個視頻由很多幀畫面構成,畫面又由很多個像素點構成一樣,語音也可以切分成很多幀。所以語音識別的大概流程可以歸納為以下幾點:

    采集:刻字服務聲波信息分段采集

    編碼:把每一單位長度的語音變成多維向量(內容飛龍刻字筆信息)

    訓練:從數據中學習對語音的判斷,而不是用人工的規則。 用數據庫和建立模型讓語音系統自我學習(如果遇到方言,需要建立獨立的一套系統)

    解碼:用訓練好的模型組合起來就可以通過判斷新的語音向量,來識別語音瞭。

    反饋:將分析結果通過設備播放出來。

    看似很簡單的一個過程,其實每一個環節都有很多難點,有很多不可控的因素存在。一方面是復雜條件下,識別率顯著下降,比如地方方言、背景噪音,還有說話語速的差異,都是不具規律性的;另一方面是語音的訓練和測試用數據的並非完全匹配,如果用人民廣播電臺的語音來訓練數據庫,那實際操作中哪有這麼多廣播員呢?

    這些都還隻是皮毛,最重要的是人工智能對於語意的理解才是巨大的困難。就算作為人類,在沒有前後文的情況下,突然扔給你一段話,你也不見得能理解它的意思。而人工智能就更是一臉懵逼瞭,不同的麥克風、噪音、口音以及談話內容下,人工智能作出的反應可能都截然不同,本質上它還不具備意識,對人類的語言缺乏足夠的認知。

    語音交互在電視上的實際操作過程中,還會遇到這樣一個窘境:反應速度問題。試想一下如果對電視提出一個問題,哪怕回答的結果是準確的,但是等待時間卻長達兩三秒的話,你還有欲望繼續對它說話嗎?

    綜上所述,無論是語音識別算法的亟待革命、語音工程上或缺的奇跡,或者是硬件性能上的各種限制,智能語音發展到今天遠遠還談不上輕車熟路。隻不過正好它遇上瞭這個時代,能夠忽略它的不成熟,容忍它的成長過程。因為它已經發展的足夠快瞭。

    除瞭足夠智能,還需要什麼?

    如今的智能語音並非完美,但是在電視這個平臺上,真的需要需要那麼智能嗎?

    電視的用途主要是什麼?搜索-點播-播控,無非就這是三點,深度整合一下在線和離線時的語音識別工具包,並及時更新,就能夠基本滿足用戶對此的需求。

    但是如果把電視當做的人工智能控制中心,那電視就將會高頻率的用起來。那對智能語音的要求就要高很多瞭。但是有一點作為智能電視的本質屬性,是永遠不會改變的。那就是給用戶提供足夠多的內容和服務。

    如果電視沒有足夠多的模塊和功能,沒有足夠多的內容和服務,用戶使用語言的動機就會缺失。如果沒能打通所有傢電智能平臺,沒有統一控制協議,那用戶使用智能語音就會處處受限。

    真正要讓用戶把智能語音功能使用起來,優秀的語音識別技術,僅僅是其中很小的一部分,在傢庭場景下的解決用戶實際問題的服務,才是根本。像很多廠商在電視上加入的人臉識別、兒童教育,配合智能語音,才能發揮語音技術在這一場景下的價值。

    總結:人工智能隻有在不斷交互的情形下,它才有使用的意義和進步的空間。所以在智能交互不斷更迭的物聯網時代,智能語音技術來得恰是時機。很多人把它看做是下一波風口,也並非無稽之談。隻不過,一切科技的價值都是圍繞人性服務而產生,如何用智能語音連接所有傢庭環境下人性的需求,才是技術研發的同時,品牌制造商們迫切需要思考的問題。

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