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第198章 语音识别（第2页）

无他，只是因为现实生活中没有恶龙来给他杀。一个杀鸡的可能都比他在现实生活中，更容易生存下去。

最后林奇决定还是自己来搞这个模型，不仅仅语音识别是需要大量的数据，现在所有的涉及到深度学习的都是需要大量的数据来进行训练。

林奇并不觉得这是绝对正确，就像我们人类一样，比如一个新奇的物种，并没有见过，然后你给他了一张照片，说这是神兽饕餮，然后等他再次看到的时候，他很容易就能认出来，那个是不是神兽饕餮。

林奇想做的是能通过少量的样本就能训练出来一个不错的模型，这样就可以解放语音的大数据。

同时一个人上手的时间更短，想想即使一个人口音很重，用了智能语音软件说了几十句话，或者十几句话之后，准确率大大提高，可以堪比用标准的新闻联播主持人那样的普通话说出来的识别率。

其实在自然语言方面，林奇之前有一些经验，是在创造自然语言编程的时候。

但是里面设计到的多是语义的一些解析，没有涉及到语音识别。

林奇相信只要自己能通过第一关卡，那么后面的应该都很简单。

为了这个目的，林奇疯狂的投入到了开发中。

林奇把每一个的汉字读音都收集了起来，然后有语料数据的时候，林奇把这个语料做了一个分类。

一个是标准读音串起来的语音，一个是真实的语音。

林奇先处理了真实语音，把真实语音分成了环境音和人声。

接着又拿出来人声和原来的标准读音进行对比，找出来了两者的差异。

经过不懈的努力，还真的找出来了同一个人在说不同话的时候有一些相同的东西。

就像不同地方的人有不同地方的口音一样，一个人说话的时候，与标准的普通话有固定的“偏差”。

找出来了这个“偏差”，林奇非常兴奋，他觉得这个可能是他最近一段时间研究，最大的成果了。

有那个处于地下四层之下的量子生物计算机的强大后盾，林奇研究出来了这个“偏差”，又基于这个做出来了一套新的语音模型。

这种新的模型，与市面上的模型都不一样，市面上的模型都是一个固定的，比如a用户和b用户安装后得到的都是一样的模型。

而这个不一样，开始安装的时候都是一样的，但是人们说的话越多，他得到的数据越多，就越精确，并且模型会根据这个人的语音输入而变化，以至于可以达到千人千面，甚至亿人亿面。

这也是因为第二智慧科技有生物计算机在后面作保证的，如果没有这些功能和存储都很厉害的生物计算机，这是不可能实现的。

第二智慧科技也有一支团队在做语音识别，不过他们就是按照常规的深度学习来做的建模。

最近他们遇到了一个问题，找到了林奇这里。

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