如何提高语音的识别能力?

ai转

AI转语音识别

在日常生活中我们经常会用到手机、电脑上的各种软件。比如微信聊天时发送文字信息;QQ视频通话中播放声音等等都需要使用到手机的输入法来输入内容,而目前市面上的主流输入法都支持语音输入功能(包括百度和搜狗)。不过由于技术限制以及用户的使用习惯问题使得这些软件的语音识别的准确率并不是很高,有时会出现误判的情况出现。

那么如何提高语音的识别能力?我们可以利用深度神经网络的算法进行训练来提高其准确性。这里以谷歌为例:首先我们需要对Google TTS中的模型参数设置进行调整,使其能够适应中文环境并提升性能。然后通过TensorFlow对其进行优化从而得到一个适用于中文环境的机器学习网络结构。最后将这个新的网络结构和现有的系统相结合就可以实现高效的语音识别了。(注:以上步骤仅供参考)

人工智能转图像分类

图像的分类是很多应用场景下的必备技能之一。例如我们在浏览网页的时候需要根据图片的内容来进行筛选或是直接点击链接进入到相应的页面等操作就需要借助图像处理工具来完成这一工作——这也是为什么各大搜索引擎都在不断推出自己的图像搜索的原因所在!但是目前的各类图像处理工具大多是通过传统的模式匹配来实现图像分类的工作的。这种方法的缺点在于当遇到一些比较复杂的物体或者是背景比较复杂的情况下就会造成一定的误差。因此要想让机器更加准确的完成这类任务就必须要引入基于人工标注的方法才能达到更好的效果。下面我们就来看一下具体方法是什么吧

对于图像来说一般可以分为两种类型—单色和多色的图像。其中多色的数据量要比单一颜色的要大得多,因此在实际的应用当中往往都是采用多种颜色混合的方式进行处理。具体的做法就是先用一种特定的色彩作为基准点然后再用其他的颜色填充进来以此类推最终形成一个彩色矩阵。接下来就要开始计算每个像素的颜色值通常情况下我们会选择一组固定的数值用来代表单个的色彩坐标轴并且将其赋予给每一个单独的样本。接着再用该组指定的数字去乘以对应的数量就能够计算出整个阵列当中的所有色彩的数目~当然如果大家觉得这种方法太过麻烦的话也可以自行设定不同的权重以此来获得更精确的结果

另外需要注意的是虽然上述的做法可以有效的解决大部分的问题但是对于某些特殊类型的照片还是无法处理的哟比如说有些特殊的灯光照下来的光线会带有偏移的现象导致我们的计算机很难判断出哪些位置才是正确的光源位置这时就需要手动添加标签而且不同相机的成像方式也是不尽相同的所以在实际应用的过程中还是要注意灵活运用才好

总的来说随着技术的发展未来的人工智能将会变得更加强大同时也会有更多的实用价值体现出来