【正文】 較強(qiáng)，在某種環(huán)境下采集到的語(yǔ)音訓(xùn)練系統(tǒng)只能在該環(huán)境下應(yīng)用，否則系統(tǒng)性能將急劇下降；（2）Lombard 效應(yīng)導(dǎo)致高噪聲環(huán)境下的語(yǔ)音識(shí)別困難，由于高噪音環(huán)境下人的發(fā)音變化很大，如聲音變高、語(yǔ)速變慢等，這些變化導(dǎo)致音調(diào)及共振峰的變化，從而使得語(yǔ)音識(shí)別的準(zhǔn)確度顯著降低；（3）系統(tǒng)的適應(yīng)性差，主要表現(xiàn)在語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)的性能受許多因素影響，如不同的說(shuō)話人、說(shuō)話方式、環(huán)境噪音、傳輸信道等，由于訓(xùn)練與識(shí)別環(huán)境的差異，同一個(gè)識(shí)別系統(tǒng)對(duì)于不同的用戶、不同的使用需求、不同的聲學(xué)環(huán)境下性能差異可以達(dá)到30%，使得語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)的應(yīng)用范圍受到很大限制。語(yǔ)音識(shí)別主要的技術(shù)評(píng)價(jià)指標(biāo)包括：識(shí)別內(nèi)容限制（連續(xù)語(yǔ)句還是命令詞）、識(shí)別詞語(yǔ)容量（孤立詞還是大詞匯量）、識(shí)別正確率、識(shí)別使用人員限制（針對(duì)特定人還是不限定使用者）、魯棒性（使用者口音適應(yīng)能力、抗環(huán)境噪聲能力）。語(yǔ)言辨識(shí)技術(shù)是通過(guò)分析處理一個(gè)語(yǔ)音片斷以判別其所屬語(yǔ)言種類的技術(shù)，本質(zhì)上也是語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)的一個(gè)方面。以語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)開(kāi)發(fā)出的產(chǎn)品應(yīng)用領(lǐng)域非常廣泛，如聲控電話交換、信息網(wǎng)絡(luò)查詢、家庭服務(wù)、賓館服務(wù)、醫(yī)療服務(wù)、銀行服務(wù)、工業(yè)控制、語(yǔ)音通信系統(tǒng)等，幾乎深入到社會(huì)的每個(gè)行業(yè)和每個(gè)方面。我國(guó)中科院自動(dòng)化所研制的非特定人、連續(xù)語(yǔ)音聽(tīng)寫系統(tǒng)和漢語(yǔ)語(yǔ)音人機(jī)對(duì)話系統(tǒng)，其準(zhǔn)確率和系統(tǒng)響應(yīng)率均可達(dá)90%以上。在軟件上，目前比較成功的語(yǔ)音識(shí)別軟件有:Nuance、IBM的Viavoice和Microsoft的SAPI以及開(kāi)源軟件HTK，這些軟件都是面向非特定人、大詞匯量的連續(xù)語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)。同時(shí)漢語(yǔ)語(yǔ)音識(shí)別也越來(lái)越受到重視。　　80年代，MFCC的參數(shù)提取技術(shù)和HMM模型的深入使用使得語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)得到進(jìn)一步的發(fā)展，語(yǔ)音識(shí)別的問(wèn)題逐步在理論體系上得到了比較完整和準(zhǔn)確的描述，同時(shí)在實(shí)踐上又逐步研發(fā)出效率較高的解決算法。這時(shí)期的重要成果是提出了動(dòng)態(tài)時(shí)間規(guī)劃（DP）和線性預(yù)測(cè)分析技術(shù)（LPC），其中后者較好地解決了語(yǔ)音信號(hào)產(chǎn)生模型的問(wèn)題，對(duì)語(yǔ)音識(shí)別的發(fā)展產(chǎn)生了深遠(yuǎn)影響。HCI主要包含五個(gè)方面的主題 ：人機(jī)交互的特性；計(jì)算機(jī)的相關(guān)性；人的特性；計(jì)算機(jī)系統(tǒng)和界面架構(gòu)；系統(tǒng)開(kāi)發(fā)的規(guī)范和過(guò)程。那些工具也都是免費(fèi)的。目前MyCyberTwin還是一項(xiàng)免費(fèi)的服務(wù)，它是由澳大利亞悉尼的一家名為RelevanceNow的公司推出的，雖然現(xiàn)在它還處于測(cè)試階段。沒(méi)有人會(huì)誤以為它就是你，但是近年推出的MyCyberTwin卻可以在你不在的時(shí)候幫你做很多事情。如果你對(duì)Eliza說(shuō)：“我今天感覺(jué)有些不舒服。 人工智能在虛擬克隆人方面的發(fā)展人們花了大量的時(shí)間希望可以將人性搬到網(wǎng)絡(luò)上去，它是對(duì)未來(lái)發(fā)展的一種嘗試。此外，該網(wǎng)站還提供免費(fèi)的e2gLite專家系統(tǒng)外殼下載，并且有在線教程，通過(guò)介紹專家系統(tǒng)的基本概念，基于規(guī)則的推理，對(duì)不確定事實(shí)的表示和處理及對(duì)什么是知識(shí)引擎的介紹到引導(dǎo)用戶設(shè)計(jì)并創(chuàng)建自己的知識(shí)庫(kù)，最后利用e2gLite專家系統(tǒng)外殼開(kāi)發(fā)自己的專家系統(tǒng)。第二種把資源按照特定主題來(lái)分類，包括專家系統(tǒng)，模糊邏輯、知識(shí)表示、邏輯與推理、自然語(yǔ)言處理、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、機(jī)器人、搜索和博弈、計(jì)算機(jī)視覺(jué)及其他相關(guān)主題，每一個(gè)主題都由概要、教程、工具和資源四個(gè)模塊組成。讀者可以通過(guò)不同的索引方式來(lái)查找網(wǎng)站內(nèi)的所有文章和作品，例如，通過(guò)作者姓名，出版期號(hào)，專欄名稱，文章主題，相關(guān)圖片，專題評(píng)論，每周民意調(diào)查等。3. 美國(guó)人工智能協(xié)會(huì)(American Association for Artificial Intelligence網(wǎng)址： ） 美國(guó)人工智能協(xié)會(huì)（AAAI）成立于1979年，是個(gè)非盈利性的科學(xué)社團(tuán)組織，主要致力于讓機(jī)器產(chǎn)生智慧思考和智能行為的研究。內(nèi)容更新快，資源豐富，可為開(kāi)展人工智能教育的教師和學(xué)生提供該領(lǐng)域的實(shí)時(shí)發(fā)展動(dòng)態(tài)和教學(xué)參考信息。雖然大多以國(guó)外網(wǎng)站居多，但教師若能結(jié)合本校實(shí)際情況和學(xué)生的特點(diǎn)對(duì)其合理利用，使之本土化、校本化，無(wú)疑能夠有效地促進(jìn)人工智能教育的順利開(kāi)展。一個(gè)以個(gè)人主頁(yè)(博客、微博、facebook等)為基底的可以便捷的尋找到個(gè)人興趣的操作平面，顯然在這一點(diǎn)上無(wú)論社區(qū)還是門戶網(wǎng)站的現(xiàn)有結(jié)構(gòu)和操作界面都不能適應(yīng)這一要求，隨身瀏覽的功能被實(shí)際的情況抑制?！　?，只有將兩者有效地結(jié)合在一起才能創(chuàng)造更大的應(yīng)用價(jià)值，才能給網(wǎng)民大眾帶來(lái)更好的應(yīng)用體驗(yàn)。如果使用上述的宏觀語(yǔ)義理解技術(shù)，這個(gè)問(wèn)題就可以得到很大程度上的解決；每個(gè)人的收藏興趣是通過(guò)你已經(jīng)收藏的內(nèi)容體現(xiàn)的，特別是收藏的內(nèi)容達(dá)到一定量級(jí)后這種體現(xiàn)就會(huì)非常準(zhǔn)確；要找自己的“志同道合”者前提是自己要收藏一定數(shù)量的內(nèi)容，然后以自己的收藏興趣為條件讓系統(tǒng)自動(dòng)為你查找和你的收藏興趣最接近的人就行了。如何將這些內(nèi)容有效地組織管理起來(lái)，使之成為真正的社會(huì)知識(shí)財(cái)富是人工智能的應(yīng)用一個(gè)方面。盡管如此，真正的科學(xué)與任何其它真理一樣，是永遠(yuǎn)無(wú)法壓制的。這些領(lǐng)域的研究成果輝煌，使人嘆驚，相信隨著全球性高科技的不斷飛速發(fā)展，人工智能這一學(xué)科會(huì)更加日臻完善。目前，已經(jīng)制造出成千上萬(wàn)個(gè)機(jī)器人，主要用于工業(yè)生產(chǎn)和軍事用途上。目前，這一領(lǐng)域的應(yīng)用是相當(dāng)廣泛的，如醫(yī)療診斷，建筑工程設(shè)計(jì)，化學(xué)和地質(zhì)數(shù)據(jù)分析等等，其質(zhì)量已達(dá)到很高水平。目前已經(jīng)可以自動(dòng)編寫出一些簡(jiǎn)單的程序。 自然語(yǔ)言理解。目前，該項(xiàng)目技術(shù)發(fā)展很快并且驚人，美國(guó)IBM公司的一臺(tái)名為“深藍(lán)”的計(jì)算機(jī)與國(guó)際象棋大師卡斯帕羅夫?qū)墨@得了勝利。他們研究人工智能的領(lǐng)域是非常廣泛而且是行之有效的，從啟發(fā)式算法到專家系統(tǒng)再到知識(shí)工程理論與技術(shù)等等，并在80年代取得很大發(fā)展。但是，這一派別的指導(dǎo)思想是從問(wèn)題的本質(zhì)出發(fā)，因此它決定了今后人工智能的研究和發(fā)展方向。結(jié)構(gòu)派也稱仿生學(xué)派或者生理學(xué)派，他們認(rèn)為人工智能既然是使機(jī)器具有人的智能，就應(yīng)基于人的大腦模型的研究。在70年代出現(xiàn)的專家系統(tǒng)成了一個(gè)巨大的進(jìn)步，他頭一次讓人知道計(jì)算機(jī)可以代替人類專家進(jìn)行一些工作了，由于計(jì)算機(jī)硬件性能的提高，人工智能得以進(jìn)行一系列重要的活動(dòng)，如統(tǒng)計(jì)分析數(shù)據(jù)，參與醫(yī)療診斷等等，它作為生活的重要方面開(kāi)始改變?nèi)祟惿盍?。?957年，香農(nóng)和另一些人又開(kāi)發(fā)了一個(gè)程序稱為General Problem Solver(GPS)，它對(duì)Wiener的反饋理論有一個(gè)擴(kuò)展，并能夠解決一些比較普遍的問(wèn)題。在1955的時(shí)候，香農(nóng)與人一起開(kāi)發(fā)了The Logic Theorist程序，它是一種采用樹(shù)形結(jié)構(gòu)的程序，在程序運(yùn)行時(shí)，尋找與可能答案最接近的樹(shù)的分枝進(jìn)行探索，以得到正確的答案。 世界各地對(duì)人工智能的研究很早就開(kāi)始了，但對(duì)人工智能的真正實(shí)現(xiàn)要從計(jì)算機(jī)的誕生開(kāi)始算起，這時(shí)人類才有可能以機(jī)器的實(shí)現(xiàn)人類的智能。目錄第一章 人工智能的概述 3 人工智能發(fā)展史 3 人工智能的分類 5 人工智能應(yīng)用與發(fā)展 6 第二章 人工智能的應(yīng)用 7 人工智能技術(shù)在網(wǎng)絡(luò)電腦中的應(yīng)用 7 因特網(wǎng)上的人工智能教育資源 9 人工智能在虛擬克隆人方面的發(fā)展 12 第三章 語(yǔ)音識(shí)別行業(yè)概述 14 語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)的發(fā)展史 14 語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)的概述 15 語(yǔ)音識(shí)別面臨的問(wèn)題與未來(lái)發(fā)展 16 第四章 智能語(yǔ)音技術(shù)概述 18 智能語(yǔ)音技術(shù)簡(jiǎn)介 18 語(yǔ)音合成技術(shù)簡(jiǎn)介 19 第五章 智能語(yǔ)音市場(chǎng)分析 23 企業(yè)級(jí)語(yǔ)音市場(chǎng)加速發(fā)展 24 車載語(yǔ)音市場(chǎng)規(guī)模大幅提升 25 26 27 第六章 智能語(yǔ)音行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)分析 30 市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)格局分析 30 競(jìng)爭(zhēng)產(chǎn)品舉例SIRI（IPHONE 4S） 31 第一章 人工智能的概述 人工智能發(fā)展史人工智能（Artificial Intelligence）, 英文縮寫為 AI, 是一門綜合了計(jì)算機(jī)科學(xué)、生理學(xué)、哲學(xué)的交叉學(xué)科。我國(guó)目前呼叫中心語(yǔ)音市場(chǎng)剛剛啟動(dòng)，市場(chǎng)規(guī)模在其后有快速增長(zhǎng)；車載語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)市場(chǎng)出現(xiàn)快速增長(zhǎng)，%；而移動(dòng)終端語(yǔ)音市場(chǎng)和教育娛樂(lè)語(yǔ)音市場(chǎng)也同樣有較大發(fā)展?jié)摿?。語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)主要包括語(yǔ)意識(shí)別和聲紋識(shí)別。除上述這些研究領(lǐng)域之外，人工智能還有許多方面的應(yīng)用研究，如機(jī)器學(xué)習(xí)、模式識(shí)別、智能控制及檢索、機(jī)器學(xué)習(xí)及視覺(jué)、智能調(diào)度與指揮等等。結(jié)構(gòu)派也成為仿生學(xué)派或者生理學(xué)派，他們認(rèn)為人工智能既然是使機(jī)器具有人的智能，就應(yīng)基于人的大腦模型的研究，至今仍處于研究階段。人工智能的研究在歷史上分為結(jié)構(gòu)派和功能派。人工智能所涉獵的應(yīng)用領(lǐng)域是非常廣泛的，主要有以下幾個(gè)方面：?jiǎn)栴}求解；邏輯推理與定理證明；自然語(yǔ)言理解；自動(dòng)程序設(shè)計(jì)；專家系統(tǒng)；機(jī)器人學(xué)。未來(lái)語(yǔ)音合成技術(shù)將從清晰度和自然度的要求上升至對(duì)個(gè)性化合成的要求，如對(duì)語(yǔ)音、語(yǔ)調(diào)、情緒的豐富性要求等。綜合考慮目前的人工智能和語(yǔ)音識(shí)別與語(yǔ)音合成技術(shù)的能力和客戶接受度，目前企業(yè)級(jí)市場(chǎng)、車載語(yǔ)音市場(chǎng)、移動(dòng)終端市場(chǎng)及教育娛樂(lè)市場(chǎng)有望在未來(lái)率先實(shí)現(xiàn)突破。在全球范圍內(nèi)，目前已形成寡頭壟斷競(jìng)爭(zhēng)格局，僅有Nuance、IBM、微軟、Google、科大訊飛等少數(shù)廠商具備較強(qiáng)競(jìng)爭(zhēng)力。通過(guò)對(duì)話，如果人無(wú)法判斷另一方是人還是機(jī)器，那么這臺(tái)機(jī)器就可認(rèn)為是有智能的。1941年由美國(guó)和德國(guó)兩國(guó)共同研制的第一臺(tái)計(jì)算機(jī)誕生了，從此以后人類存儲(chǔ)和處理信息的方法開(kāi)始發(fā)生革命性的變化，計(jì)算機(jī)編程變得十分簡(jiǎn)單，計(jì)算機(jī)理論的發(fā)展終于導(dǎo)致了人工智能理論的產(chǎn)生，解決了存儲(chǔ)信息和自動(dòng)處理信息的方法。在此以后，人工智能的重點(diǎn)開(kāi)始變?yōu)榻?shí)用的能夠自行解決問(wèn)題的系統(tǒng)，并要求系統(tǒng)有自學(xué)習(xí)能力。在這個(gè)大發(fā)展的60年代，STUDENT系統(tǒng)可以解決代數(shù)問(wèn)題，而SIR系統(tǒng)則開(kāi)始理解簡(jiǎn)單的英文句子了，SIR的出現(xiàn)導(dǎo)致了新學(xué)科的出現(xiàn)：自然語(yǔ)言處理。 人工智能的分類人工智能的研究在歷史上大致分為兩大派別：結(jié)構(gòu)派和功能派。這一派別的研究工作面臨的問(wèn)題在于如何制作具有人腦模型的計(jì)算機(jī)，而人腦結(jié)構(gòu)本身就非常復(fù)雜，至今生理學(xué)界、醫(yī)學(xué)界還無(wú)法徹底搞清，建立腦模型是一項(xiàng)非常復(fù)雜而艱巨的工作，至今仍處于研究階段。這一研究方法也叫做“黑箱”，即只基于考查外部的輸入和輸出，只關(guān)心最后得出的結(jié)論正確與否。在下棋程序中應(yīng)用的某些技術(shù)，如向前看幾步，把復(fù)雜的問(wèn)題分解成一些比較容易的子問(wèn)題等等，均發(fā)展演變?yōu)樗阉骱蛦?wèn)題歸納這樣的人工智能基本技術(shù)。 邏輯推理與定理證明是指不斷開(kāi)發(fā)能夠?qū)δ承﹩?wèn)題或事物進(jìn)行推理證明的程序，就如同證明或推導(dǎo)數(shù)學(xué)公式一樣，這些程序能夠借助于對(duì)事實(shí)數(shù)據(jù)庫(kù)的操作來(lái)證明和作推理判斷。 自動(dòng)程序設(shè)計(jì)這項(xiàng)研究的目的在于，使計(jì)算機(jī)自身，能夠根據(jù)各種不同目的和要求來(lái)自動(dòng)編寫計(jì)算機(jī)程序，即可用高級(jí)語(yǔ)言編程，還可用英語(yǔ)描述算法。換而言之，專家系統(tǒng)是一個(gè)具有大量專門知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)的程序