算法与算力在智能语音系统中的应用
人工智能的“智”与“能”
- 人工智能核心技术就是算法与算力，即“智”与“能”。算法决定了人工智能的智力高低，它是未来智力高低的关键；算力即运算速度、计算能力，它决定了AI处理数据能力大小。算法与算力结合起来决定了AI的智能水平，并且应用到各行各业。现在热门的大数据、人工智能、区块链、视觉渲染、医学影像、图像识别、视频点播、气象生成等等，都是通过强大的算法与算力相结合，这些科技的改变，给我们的生活带来翻天覆地的变化。
算力与算法
- 算力，就是计算的能力。算力的大小代表着对数字化信息处理能力的强弱。算法，就是计算的方法和规则。线性回归算法、逻辑回归算法、决策树算法、朴素贝叶斯算法、支持向量机算法（SVM）、K- 最近邻算法（KNN）、K- 均值算法、随机森林算法、降维算法、人工神经网络算法（ANN）等，当前最具代表性的，目前的人工智能算法有人工神经网络遗传算法、模拟退火算法、群集智能蚁群算法和例子群算等等。
- 算力越强、算法越优，人工智能就越牛。在快速发展的“算力时代”，算力和算法已成为推进经济社会数字化转型和产业变革的最大变量，是衡量数字发展水平和科技实力的重要标志。
算法与算力在智能外呼应用
智能外呼系统的工作原理
- 智能外呼机器人是人工智能在语音识别方面的典型应用，他能够自动发起外呼，以语音合成的自然人声形式，主动与客户实现交互。在外呼期间，他可以利用语音识别和自然语言处理技术，而后采用针对性话术与用户实现多轮交互会话。最后对客户进行分类、并自动记录每通电话的关键点，以完成外呼工作。
- 在这个过程中，首先通过ASR自动语音识别技术，将人的语音转化为文本，再通过NLP自然语言处理技术，把人的自然语言转化为计算机可以阅读的指令，最后通过TTS语音合成技术，将文本转化为自然语言，实现精准对话。
算法在语音识别中的应用
- 第一种：基于动态时间规整（Dynamic Time Warping）的算法，在连续语音识别中仍然是主流方法。该方法的运算量较大，但技术上较简单，识别正确率高。在小词汇量、孤立字（词）识别系统中，也已有许多改进的DTW算法被提出。例如，利用频率尺度的DTW算法进行孤立字（词）识别的方法。
- 第二种：基于参数模型的隐马尔可夫模型（HMM）的方法，该算法主要用于大词汇量的语音识别系统，它需要较多的模型训练数据，较长的训练和识别时间，而且还需要较大的内存空间。一般连续隐马尔可夫模型要比离散隐马尔可夫模型计算量大，但识别率要高。
- 第三种：基于非参数模型的矢量量化（VQ）的方法，该方法所需的模型训练数据，训练和识别时间，工作存储空间都很小。但是VQ算法对于大词汇量语音识别的识别性能不如HMM好。在孤立字（词）语音识别系统中得到了很好的应用。
- 另外，还有基于人工神经网络（ANN）的算法和混合算法，如ANN/HMM法，FSVQ/HMM法等。
算力在外呼系统中的应用
- 在智能语音机器人系统中，算力是以高性能计算系统通过综合采集、识别、处理分析各种语音数据，最终算出识别结果的过程。它是对数据的处理能力，存在于手机、笔记本、超级计算机等各种智能硬件设备。设备的算力水平越高意味着对数字化信息处理能力越强。
人工智能的趋势
- 随着人工智能行业的不断发展，机器深度学习技术取得了快速提高。数据，尤其是大数据和算法、算力的融合，现在正成为人工智能行业的发展主要方向，特别是机器学习等方面，在AI与应用结合的趋势下，带动产业数字化经济快速发展。
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