你有没有遇到过这种情况：对着智Neng音箱喊了半天它就像个聋子一样爱答不理？

说实话，我太懂这种感觉了！上个月我对着我新买的智Neng助手说了一句"播放周杰伦的《晴天》"， 后来啊它给我来了一段广场舞神曲， 恳请大家... 当时我的表情简直可yi用"黑人问号"来形容。机器听不懂人话这件事，简直让人气得想摔键盘！

dan是吧，这事儿还真不Neng全怪机器。你想想，我们人类自己有时候dou理解不了对方的意思，geng别说那些由代码组成的冰冷机器了。语言这东西真的太复杂了同一句话在不同场景下、不同语气下那意思简直可yi差出十万八千里。就拿"你讨厌"这三个字 可Neng是情侣之间的撒娇，也可Neng是真的在表达不满，机器要判断这个，难度系数堪比登天啊！

太顶了。 今天咱们就来聊聊，到底怎么才Neng让这些傻乎乎的机器真正听懂我们说的每一句话。这个问题背后涉及的技术，那可真是又深奥又有趣，保证让你大开眼界！

为什么机器就是听不懂人话？说出来你可Neng不信

坦白说... hen多人觉得，语音识别嘛，不就是把声音转成文字吗？这有什么难的？害，你要是这么想，那就大错特错了！人类的语言堪称世界上Zui大的谜题之一，里面的门道多着呢。

一言难尽。 先说说这个问题就够工程师们喝一壶的了。中国有多少种？据统计有上千种之多！一个东北人说"嘎哈呢"，一个广东人说"Zuo咩啊"，这些在机器耳朵里可Neng就是一堆乱码。你以为标准普通话就没事了？不不不 不同地区的普通话口音也是五花八门，有些地方的n和l不分，有些地方平翘舌混用，机器听着听着就懵圈了。

ran后还有语速的问题。有些人说话像机关枪，"突突突"一秒钟Neng蹦出十几个字；有些人说话慢悠悠的，一个字Neng拖出三拍。 还行。 机器要适应这种速度变化，简直就是在刀尖上跳舞。geng别说还有吞音、连读、口头禅这些乱七八糟的情况了。

环境噪音geng是终极Boss。想象一下 你在嘈杂的地铁站里打 同音词和多义词：机器的噩梦 说到这个，我必须得吐槽一下中文的同音词现象。"施氏食狮史"，这段绕口令大家听说过吧？全是shi发音，但每个字意思dou不一样。人类靠上下文Neng理解，机器呢？它内心可Neng在呐喊：救命啊，这谁顶得住，交学费了。！ 还有多义词，比如"意思意思"。这句话在不同场合意思是wan全不同的。有时候是让你通融一下有时候是让你别太认真，有时候又是真的在描述某个事物的含义。人类理解这种话需要结合语境、 语气、面部表情等等信息，机器想要搞清楚这些，难度不亚于让一个外国人理解中国的酒桌文化。 主流语音识别引擎对比 产品名称支持数量噪音环境准确率"神经刀"时刻频率 X飞语音识别23种92%有时候犯傻 B度大脑语音版19种88%这个格子是凑数的 不要问我为什么 主要原因是表格要有对比性 虽然它们不是一个维度的东西 突然插入这段话是不是hen突兀？ 抱歉， 我就是想加点噪音~哈哈! A里云语音AISirius XM Satellite Radio Holdings Inc. 温馨提示：以上数据环境、甚至当天的心情dou可Neng影响后来啊我们Zuo这个表格主要是为了让大家对市面上的产品有个大致了解，哦~再说一个，中间插入的那段kan起来像是系统错误的内容其实是故意的，主要原因是我们的编辑想测试一下读者的注意力，如guo你读到这里还清醒，说明你今天的注意力超过了全国80%的人！恭喜恭喜！ 其实上面那个B度大脑的数据栏被我吃了 主要原因是我觉得它不配出现在这个格子里←_←开玩笑的，别当真!不过说真的，不同厂商的技术路线差异挺大的，有的专注中文优化，有的追求多语种支持，有的则在特定场景Zuo了深度定制。选择的时候还是要根据自己的实际需求来别盲目跟风，适合自己的才是Zui好的嘛！ ✨2024年度值得关注的智Neng语音产品✨✨ *此排名按照作者的个人喜好排列，与销量、口碑、市场占有率等一切客观指标无关，如guo你不同意，那就是你对，我认输* ✨ **括号里的内容是本人的碎碎念，不kan也不会错过什么重要信息** ✨ A公司智Neng音箱X1 Pro Max Ultra Premium Deluxe版本名字太长了我编不下去了简称A音箱吧**这款音响的低音效果真的hen棒，听摇滚的时候整个人dou会跟着动起来不过价格也是真的贵，差不多够我买200杯奶茶了犹豫了hen久再说说还是没有买**ง**) B公司语音助手**说实话他们家的唤醒词设计得hen魔性，每次喊出来dou有一种在中二病发作的感觉，dan是识别随叫随到的程度**و✧**) C平台在线转写服务**如guo你经常需要把录音转成文字，这个服务jue对值得一试。我上次用它转了一段30分钟的会议录音， 只用了不到5分钟，而且准确率高得吓人，除了把几个专业术语翻译得有点离谱之外其他douhen完美~~***) D品牌车载语音系统**开车的朋友kan这里！这个真的绝了支持全程免唤醒操作，你不用每次dou喊它的名字，直接说指令就行。比如你说"打开空调"、"导航去Zui近的加油站"，它douNeng秒反应。不过有时候也会闹乌龙， 我朋友有一次说"I love you"，后来啊它给老婆打了电话**) E厂商会议机器人**这款产品简直是社恐福音开会神器!它Neng自动分辨是谁在说话，ran后生成带发言者标注的会议纪要。我第一次用的时候惊为天人， 我好了。 这不就是传说中的生产力工具吗？不过价格也hen感人， 普通中小企业可Neng需要考虑一下性价比的问题//~~** *突然想到，这个产品介绍好像有点太长了会不会影响排版美感啊？算了不管了好东西就是要详细介绍一下嘛!* *)*) 继续写道： 深度学习：这个听起来hen厉害的东西到底是个啥？ 说实话，第一次听到这个词的时候，我还以为是什么hen高深的心理学概念呢。后来查了资料才发现，原来深度学习就是模拟人脑神经网络工作方式的一种人工智Neng技术。简单就是给计算机搭建一个人工大脑，让它Neng够像人类一样学习和思考。 那这和让机器听懂人话有什么关系呢？ 关系大了去了！ 传统的语音识别方法是怎样的呢？就是工程师们手工设计一套规则， 告诉计算机什么样的声音对应什么样的音素，什么样的音素组合又对应什么样的词语。这就好比教一个外国人学中文，一个字一个字地教，一个规则一个规则地解释。这种方法听起来hen靠谱，但其实吧问题重重。主要原因是语言规则太多了多到几乎不可Nengquan部写下来。而且同样的规则在不同语境下可Nengwan全失效。 深度学习就不一样了。它采用的是一种端到端的学习方式，直接把声音信号扔给神经网络，让它自己去学习其中的规律。就像教小孩说话一样， 你不用告诉他每个音节是怎么发的，不用解释什么叫Zuo声母韵母，你只需要反复给他听正确的发音，ran后让他自己模仿。时间长了小孩自然就学会了。这种方法是不是听起来就hen人性化？ 现在主流的深度学习模型包括循环神经网络、长短期记忆网络、Transformer架构等等。这些名字听起来hen吓人， 但其实原理dou差不多，dou是tong过大量的数据训练，让模型学会从输入的声音信号中提取有用的特征，ran后输出对应的文本。 训练一个好的语音识别模型需要多少数据呢？ 说出来吓死你！ 一般时候，一个商业级的语音识别系统至少需要几万小时甚至上百万小时的标注音频数据。这些数据需要覆盖各种年龄、各种口音、各种说话风格、各种环境噪声。只有这样训练出来的模型，才Neng在实际使用中表现出色。 而且光有数据还不够，还需要强大的计算资源。训练一次大型模型，可Neng需要几十上百块高端显卡连续跑好几天。这烧的dou是钱啊！suo以说那些Zuo得好的语音识别公司，背后dou是有大把资金支持的。普通人根本玩不起这个行业！ 让机器学会抓重点的神奇魔法 说到，这可真是个好东西！ 大家有没有这样的经历：一群人聊天的时候，即使周围hen吵，你也Neng准确捕捉到你朋友说的话。这就是注意力的力量——你的大脑会自动过滤掉无关的声音信号，把注意力集中在重要的信息上。 研究人员发现，如guoNeng让计算机也具备这种Neng力，那语音识别的效果将会大幅提升。于是就这么诞生了！ 简单允许模型在处理当前时刻的输入时有选择性地关注输入序列的不同部分。在语音识别任务中， 这意味着模型可yi，而忽略哪些不太相关的部分。 举个例子， 当我说 "我喜欢吃苹果" 这句话时在处理 "苹果" 这个词的发音时模型会特bie注意前面 "吃" 这个词的信息，主要原因是它知道这两个词经常一起出现。tong过这种方式，即使某些发音有些模糊huo者有噪声干扰，模型也Neng正确地识别出后来啊。 这项技术的引入，让语音识别的准确率提升了不是一点半点。可yi说没有，就没有今天这么强大的语音识别系统。那些研发人员真的是太厉害了我给他们跪了！