人工智能技術和智能語音技術的區(qū)別有哪些？智能語音技術是人工智能領域落下時運用最好的技術之一，是普通人外界人工智能的有用窗口。智能語音僅是語義推測，相對很簡單。人工智能真包含智能語音，應用領域總體應用廣

人工智能技術和智能語音技術的區(qū)別有哪些？

智能語音技術是人工智能領域落下時運用最好的技術之一，是普通人外界人工智能的有用窗口。

智能語音僅是語義推測，相對很簡單。人工智能真包含智能語音，應用領域總體應用廣泛，某個特定領域也更難開發(fā)。

人工智能涵蓋面的內容很多，智能語音一類AI領域的一個子領域，是可以如果說他們兩者是乾坤二卦和被包含的關系

如何解決人工智能的智能語音問題？

因為牽涉到到的問題都很多，我盡量以更通俗語言來具體解釋。

智能語音真包含幾個層面：1語音合成；2語音識別；3語義識別。

1語音合成

日常生活中更多的見于導航軟件、聽書軟件、銀行系統(tǒng)智能語音機器人、上門推銷等，將文字是從語音展示出不出來。和語音識別比起，語音合成的技術相對于說來要完全成熟那些，并已又開始大規(guī)模行動商用中。

語音合成技術的最的問題在2個方面：

1）文本不規(guī)整、詞的切分、語法分析和語義分析。

舉個例子，“我是人”，這句話真包含“我”，“是”，“人”三個詞或詞組，主、謂、賓關系清晰，只不過就現(xiàn)有技術水平來說，還需進一步增強，聽書軟件中，我們經常聽了的是勻速運動大聲朗讀，還沒有太很明顯的斷句和詞組切分。

2）缺少情感。

更多的是照念式朗讀文章，情緒變化不肯定，很順耳都很生硬。在有所不同的語境下，語言和文字代表意思已經差別，倒致音量、音色、減弱長短等也有了完全不同。

相對而言，語音識別成熟度比語音識別、語義識別更好，推廣和商業(yè)化運作程度比較比較好，可是一定程度上還必然不足以，但隨著語法分析、語義分析技術的提升，這樣，語音合成效果也將是越來越棒。

2語音識別

一句話概括，按照識別和理解過程把語音信號變化為或則的文本或命令的技術。

目前市場通常集中行業(yè)，比如說公安、司法（檢查院、法院）、邊檢等，較常見于會議、刑訊、庭審、問過等。同語義理解、語義識別比較好來說，難度介乎二者之間。

語音交互比較多的產品主要有：

1）短語音，主要常見于個人通信，簡短精悍交流等場合。

2）長語音，要注意多見于會議記錄等。

3）實時語音，要注意作用于在旁邊能接收音頻數(shù)據(jù)，在旁邊需要提供錄音轉寫結果，都能夠動態(tài)實時某些和依靠文字信息。

語音識別難點取決于人幾個方面：

1）識別準確率。據(jù)分析，電視臺/廣播電臺的播音員語音識別率換算下來約80-85%（當然，某些情況下也可能達到90，這里講的是你算算水平），更別提一般普通人了。

2）環(huán)境造成負面影響。諸如車輛、工地、空調、會議噪聲等，會對語音識別有都很大的影響。

3）口音差異。各省各地的方言差異較小，必須充足的訓練集來訓練。

4）互聯(lián)網時代，新的詞語層出不窮，需要定期更新詞庫。

5）音調、音量、音色、聲音持續(xù)等，也會對最終造成很大的影響。

總的說來，語音識別效果也可以逐漸優(yōu)化軟件，行業(yè)應用中，最好就是變動到最佳狀態(tài)。

3語義識別

舉個通俗的例子來那說明“語音識別”與“語義分析”在人工智能技術層次上的不同：用戶對著電視機說一部具體看的電影或者電視劇的全名，電視機會對用戶語音通過識別，不自動收索片名、可以播放，這那是“語音識別”可是，如果用戶對電視機說“一部愛情片”、“正熱播的動作片”、“導演的電影”、“好萊塢大片”等模糊不堪語句，電視機依據(jù)什么用戶的性別、愛好、平時的點播傾向等特征來進行智能的分析，并參與精準的推薦，這是“語義分析”，在智商上比“語音識別”高了好幾個層次，領先對手一大步。

最常見的如智慧家居、車載語音、可穿戴設備、VR、機器人等。

語義識別難點本質幾個方面：

1）詞序的變化，主謂關系的顛倒或省略。例如港臺片中的“我走先”，能夠語法中是沒有此說法，但是這個叫法現(xiàn)在大家都懂，不過機器一點不懂。

2）語境的影響。

舉個生活中的一個例子，女朋友給男朋友打個

女：我在電影院門口等你，晚上7五點半我沒有到的話，你等下；

女：我在電影院門口等到你，晚上7點鐘你是沒有到的話，你等下；

很確實，語境稍有變化，導致的語義幾乎有所不同。

我認為，語義識別最難，目前市面上可是有部分產品試用，但還達將近如此大規(guī)模正式商用的水平。況且另外一個話題-聲紋識別，要注意運用在公安、司法領域，應用于取證和預警等，在今天談些的范圍內。以后有機會再聊。

大家有疑問，也可以私聊我交流探討。