导读语音识别的原理语音识别是将语音转换为文本的技术，是自然语言处理的一个分支。语义识别语义识别是人工智能的重要分支之一，解决的是“听得懂”的问题。NLP在实际应用中
来自：未来云智能科技
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语音识别原理
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语音识别是将语音转换为文本的技术，是自然语言处理的一个分支。 前台的主要步骤是信号采集、降噪和特征提取。 提取的特征通过语音大数据训练得到的语音模型在后台进行解码，最后将语音转化为文本供机器识别和理解。 声音的目的。 据公开资料显示语音和语义的区别，目前的语音识别技术已经比较成熟，准确率达到95%。 不过需要强调的是，准确率从95%到99%带来的变化是质的飞跃，会让人从频繁使用语音变成频繁使用语音。
下面我们举个例子。 当我们说“今天天气怎么样”时，机器是如何进行语音识别的呢？
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语义识别
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语义识别是人工智能的重要分支之一，它解决的是“理解”的问题。 它最大的作用是改变人机交互方式，将人机交互从最原始的键盘键盘交互转变为语音对话的形式。 据悉，我们觉得目前语义识别行业不存在绝对垄断，新创企业还是有一定机会的。
语义识别是自然语言处理（NLP）技术的重要组成部分。 NLP实际应用中最大的困难是语义的复杂性。 而且，深度学习算法并不是语义识别领域的最优算法。但是随着整个AI产业发展进程的加快语音和语义的区别，将会给NLP带来巨大的进步
从1996年至今，仍有近400家人工智能企业仍在海外运营。 从右图可以看出，自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）在创业热度、投资数量和获得投资金额方面均位居前三。 根据GlobalMarketInsights数据，预计到2024年市场规模将达到110亿港元。