<menu id="ycqsw"></menu><nav id="ycqsw"><code id="ycqsw"></code></nav>
<dd id="ycqsw"><menu id="ycqsw"></menu></dd>
  • <nav id="ycqsw"></nav>
    <menu id="ycqsw"><strong id="ycqsw"></strong></menu>
    <xmp id="ycqsw"><nav id="ycqsw"></nav>
  • 搜狗語音識別怎么設置,個性化語音識別功能介紹


    搜狗發布“個性化語音識別”技術,語音輸入將更懂用戶

    近日,搜狗輸入法發布新版本,發布“個性化語音識別”服務,用戶只需更新后點擊APP選擇一鍵登陸賬戶,即可體驗。成功開啟“個性化語音識別”后,用戶選擇搜狗語音輸入按鈕,可以發現輸入法已強化學習了用戶的個人詞匯。據了解,該功能將有效提升用戶個性化特色詞句的語音識別準確率,降低用戶在輸入過程中的手動修改次數。

    搜狗率先在語音輸入領域實現“個性化識別”

    得益于能解放雙手的便捷性,語音輸入自面世以來就備受大眾青睞。但如何實現“聽懂”用戶,并快速、準確的呈現出用戶“所說”,一直是語音輸入領域面臨的一大技術難題,尤其是對極具用戶個人屬性詞句的精準識別。比如,用戶需要的是“劉也、梓軒、程志”,語音輸入后得到的很可能是“劉燁、子萱、誠摯”……諸如此類未基于用戶個人特色針對性語音識別的結果,往往需要用戶再費時費力手動調整,反而在一定程度上損害了語音輸入的用戶體驗。

    針對這一問題,搜狗語音此次率先推出“個性化語音識別”,可基于其大數據及領先的AI(人工智能)語音技術的支持,構建起個人化、個性化的用戶專屬輸入法服務,從而大幅提高“個人高頻詞匯”的識別精準度,降低用戶的手動修改率。

    可以說,憑借“個性化語音識別”,搜狗率先在語音輸入領域真正實現了“更懂用戶”,切實提升了每一個用戶日常生活中表達、傳遞信息的效率。

    滿足你語音輸入的更多需求,搜狗攻克“技術堡壘”

    對于語音識別技術而言,目前市面上能夠見到的語音輸入產品和工具,在通用場景下的識別準確率基本都能“聽懂”用戶;但因為準確率一旦達到一定高度,相對再每提升百分之一都要面臨極大的技術難度。

    目前,搜狗通用語音識別已經全面使用了行業前沿的深度學習技術,其中基于DTSS(Deep Transformer-based Sequence to Sequence model)的端到端聲學模型、神經網絡語言模型和智能標點預測等技術,有效推動了搜狗語音識別的通用效果和體驗,這在行業中處于領先水平。此番,“個性化語音識別”可以針對用戶的語音輸入習慣精準優化,從而使得在保障通用識別準確的情況下,用戶常用語的字錯誤率相對下降近40%。極大的減少了修改成本,可謂是攻克中文語音識別這一“技術堡壘”至關重要的一步。

    搜狗之所以能率先實現“個性化語音識別”,主要原因有二:一是用戶大數據的沉淀與積累,二是搜狗本身就保持領先且持續快速發展的AI技術。

    首先,搜狗輸入法擁有大數據優勢,這是搜狗語音輸入識別的“護城河”,也是其他企業及產品難以比及的地方。以此為基礎,搜狗通過大數據挖掘處理,使得語音識別準確率大幅提升。在提升識別準確率的同時,搜狗語音創新式的技術流程,讓云端系統極大程度上保證了用戶個性化特征的自動處理速度,實現整個學習個性化特征的過程在“毫秒級別”就可以全部自動完成。

    其次,搜狗AI技術蓬勃發展,一方面,不僅擁有以語音交互為核心的人工智能平臺“搜狗知音”,使得搜狗在語音識別、語義理解等方面具備領先優勢,另一方面,其業界領先的語音修改能力、智能斷句、標點預測、識別結果順滑,以及成績斐然的自然語言處理技術都能更好地幫助提升“個性化語音識別”的準確率。

    個性化語音識別將帶來全新產品門類,顛覆傳統“人機互動”

    語音識別一直是人機交互、人工智能鏈接傳統產業的一項關鍵性技術,直接影響著未來社會的智能化發展進程。因為在智能家居、智能教育、智能醫療等與用戶日常生活息息相關的各個產業領域,讓智能設備“聽懂”我們說話是實現自然交互的先決條件。

    當前,語音識別已基本實現“出口成章”。此次搜狗的“個性化語音識別”,可謂再次撕開語音識別技術瓶頸,增加了行業對于人機交互實現“千人千面”的信心。未來,搜狗語音將會持續提高和完善語音輸入識別技術,持續優化“個性化語音識別”服務。相信隨著語音識別技術的不斷突破和用戶個性化內容的不斷豐富,搜狗或將形成“消費級”的語音個性化生態資源,全面實現定制化語音輸入。從而使每個用戶都能使用 “更懂自己”的搜狗語音識別技術,在生活、出行、工作中大幅提升人機溝通效率,幫助人們表達和獲取信息更簡單。

    版權聲明:本文內容由互聯網用戶自發貢獻,該文觀點僅代表作者本人。本站僅提供信息存儲空間服務,不擁有所有權,不承擔相關法律責任。如發現本站有涉嫌抄襲侵權/違法違規的內容, 請發送郵件至 舉報,一經查實,本站將立刻刪除。

    發表評論

    登錄后才能評論
    国产精品区一区二区免费