我能建立本身的语音辨认体系吗?
机械进修最酷炫的工作之一就是它有时看起来十分简单。你获得一堆数据，把它输入到机械进修算法傍边去，然后就能神奇地获得一个运行在你游戏本显肯喔赡世界级 AI 体系…对吧?
这在某些情况下是真实的，但对于语音辨认并不成立。语音辨认是一个艰苦的问题。你得克服几乎无穷无尽的挑衅：劣质麦克风、背景噪音、混响和反响、口音差别等等。你的练习数据须要囊括这所有的一切，才能确保神经收集可以应对它们。
这里有别的一个例子：你知不知道，当你在一个嘈杂的房间里措辞时，你会不自发地进步你的声调，来盖过噪音。仁攀类在什么情况下都可以懂得你，但神经收集须要练习才能处理这种间谍作况。所以你须要人们在噪音中大年夜声讲话的练习数据!
要构建一个能在 Siri、Google Now! 或 Alexa 等平台上运行的语音辨认体系，你将须要大年夜量的练习数据 。如不雅你不雇上数百工资你录制的话，它须要的练习数据比你本身可以或许获得的数据要多得多。因为用户对低质量语音辨认体系的容忍度很低，是以你不克不及吝啬。没有人想要一个只有八成时光有效的语音辨认体系。
对于像谷歌或亚马逊如许的公司，在实际生活中记录的成千上万小时的人声语音就是黄金。这就是将他们世界级语音辨认体系与你本身的体系拉开差距的处所。让你免费应用 Google Now!或 Siri，或是只要 50 美元购买 Alexa 而没有订阅费的意义就是：让你尽可能多地应用它们。你对这些体系所说的每一句话都邑被永远记录下来，并用作将来版本语音辨认算法的练习数据。这才是他们的┞锋实目标!
不信赖我?如不雅你有一部安装了 Google Now! 的 Android 手机，请点击这里收听你本身对它说过的每一句话：
你可以经由过程 Alexa 在 Amazon 上找到雷同的器械。然而，不幸的是，苹不雅并不让你拜访你的 Siri 语音数据。
是以，如不雅你正在寻找一个创业的设法主意，我不建议你测验测验建立本身的语音辨认体系来竽暌闺 Google 竞争。相反，你应当想个办法，让人们把本身匠了几个小时的灌音交给你。这种数据可所以你的产品。
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