虚拟语音识别的技术优势

高识别率，高准确率：采用行业先进的语音识别技术，识别率可达98%；

可匹配多方言，多语种：除中文普通话和英文外，支持65个语种、24种方言和1个民族语言；

快速响应，毫秒级返回：流式接口，实时传输。 响应速度可达毫秒级，用户边说边返回文字；

定制训练，专属模型：无需算法开发，简单上传常用词句。优化识别效果，提高个性化准确率；

垂直行业，深度优化：基于大量垂直领域语料，我们不断对模型进行训练；

标点预测，动态修正：根据中文对话语境，智能断句并匹配标点。动态识别内容，小颗粒返回修正结果。

虚拟语音识别的应用场景

语音搜索：语音输入，解放双手，适用于智能家居搜索、手机搜索等多种场景；

聊天输入：将语音消息识别为文字，方便用户输入并阅览内容；

游戏娱乐：用户边玩边聊天，操作同时可看到聊天内容，畅享游戏社交；

人机交互：通过语音操控智能设备或软件，适用于工业硬件、自动化机器人、APP等领域。

虚拟语音识别技术应用首选由你创

深圳市由你创科技有限公司是一家专注于工业自动化上位机软件开发的高科技企业，公司百人开发团队有着多年软件开发经验，服务范围涵盖了工业控制/数据信息化、自动化系统控制、仪器控制和电学测量、数据采集/状态监测等全方位工业软件开发业务。

我们的专业服务队，整合先进的项目管理方案和前沿的软件技术。为企业和科研单位的产品应用落地和科学研究提供强有力的支持，帮助客户实现可衡量的商业价值。

每个节点代表一种特定的输出函数，称为激励函数（activation function）。每两个节点间的连接都代表一个对于通过该连接信号的加权值，称之为权重，这相当于人工神经网络的记忆。网络的输出则依网络的连接方式，权重值和激励函数的不同而不同。而网络自身通常都是对自然界某种算法或者函数的逼近，也可能是对一种逻辑策略的表达。

最近十多年来，人工神经网络的研究工作不断深入，已经取得了很大的进展，其在模式识别、智能机器人、自动控制、预测估计、生物、医学、经济等领域已成功地解决了许多现代计算机难以解决的实际问题，表现出了良好的智能特性。

神经网络四个基本特征

人工神经网络是由大量处理单元互联组成的非线性、自适应信息处理系统。它是在现代神经科学研究成果的基础上提出的，试图通过模拟大脑神经网络处理、记忆信息的方式进行信息处理。

（1）非线性 非线性关系是自然界的普遍特性。大脑的智慧就是一种非线性现象。人工神经元处于激活或抑制二种不同的状态，这种行为在数学上表现为一种非线性关系。具有阈值的神经元构成的网络具有更好的性能，可以提高容错性和存储容量。

（2）非局限性 一个神经网络通常由多个神经元广泛连接而成。一个系统的整体行为不仅取决于单个神经元的特征，而且可能主要由单元之间的相互作用、相互连接所决定。通过单元之间的大量连接模拟大脑的非局限性。联想记忆是非局限性的典型例子。

（3）非常定性 人工神经网络具有自适应、自组织、自学习能力。神经网络不但处理的信息可以有各种变化，而且在处理信息的同时，非线性动力系统本身也在不断变化。经常采用迭代过程描写动力系统的演化过程。

（4）非凸性 一个系统的演化方向，在一定条件下将取决于某个特定的状态函数。例如能量函数，它的极值相应于系统比较稳定的状态。非凸性是指这种函数有多个极值，故系统具有多个较稳定的平衡态，这将导致系统演化的多样性。

神经网络三大优势特点

第一，具有自学习功能。例如实现图像识别时，只在先把许多不同的图像样板和对应的应识别的结果输入人工神经网络，网络就会通过自学习功能，慢慢学会识别类似的图像。自学习功能对于预测有特别重要的意义。预期未来的人工神经网络计算机将为人类提供经济预测、市场预测、效益预测，其应用前途是很远大的；

第二，具有联想存储功能。用人工神经网络的反馈网络就可以实现这种联想；

第三，具有高速寻找优化解的能力。寻找一个复杂问题的优化解，往往需要很大的计算量，利用一个针对某问题而设计的反馈型人工神经网络，发挥计算机的高速运算能力，可能很快找到优化解。

神经网络发展趋势

人工神经网络特有的非线性适应性信息处理能力，克服了传统人工智能方法对于直觉，如模式、语音识别、非结构化信息处理方面的缺陷，使之在神经专家系统、模式识别、智能控制、组合优化、预测等领域得到成功应用。人工神经网络与其它传统方法相结合，将推动人工智能和信息处理技术不断发展。近年来，人工神经网络正向模拟人类认知的道路上更加深入发展，与模糊系统、遗传算法、进化机制等结合，形成计算智能，成为人工智能的一个重要方向，将在实际应用中得到发展。将信息几何应用于人工神经网络的研究，为人工神经网络的理论研究开辟了新的途径。神经计算机的研究发展很快，已有产品进入市场。光电结合的神经计算机为人工神经网络的发展提供了良好条件。

数据标注涉及的几个概念

1、什么是数据标注？简单来说，就是对文本、图像、音频、视频等数据进行高质量、高精度的处理打标签，来满足机器训练学习的需求。

2、标签：对需要机器学习的数据进行标识特征、类别和属性等，用于建立数据和机器训练学习的可读数据编码间的联系。

3、数据标注工具：数据标注员根据标注任务在对初级数据进行标注时，所需用到的工具和软件。

4、数据标注员：负责对文本、图像、音频、视频等数据进行高质量、高精度的处理打标签的工作人员。

数据标注三个数据特征

图像数据在标注场景中应用是非常广泛的，主要有点标、框标、区域标注、2D/3D融合标注等标注方法。目前，人脸识别技术落地应用的比较成熟，无论是刷脸进火车站地铁站还是购物人脸支付，日常场景中随处可见。

语音应答交互也是目前人工智能领域中重要的分支。基于语音识别、声纹识别、语音合成等建模测试中，需要对语音数据进行任务角色标注、环境场景的标注、多语种标注、情感标注等。

为了满足自然语音处理不同层次的需求，文本数据标注处理是关键的环节。数据标注员需要通过对语句分词的标注、语义判断的标注、情感标注、多音字标注等，为人工智能机器学习提供高准确率的文本语料。

数据标注的应用场景

随着自然语言处理、计算机视觉、语音识别、图像、视频等技术的大规模商业化应用，各行各业与人工智能的结合变得紧密。行业新生态的重塑，都离不开数据标注这类基础工作在背后的支持。

出行

在出行行业，数据标注除了用于汽车自动驾驶技术研发之外，结合物联网数据、交通网络大数据以及车载应用技术，还能够进一步帮助规划城市建设，比如规划出行线路，优化道路环境。人工智能将通过接管“出行”这件事，彻底进入到普通人的生活中。常见的应用有：3D点云标注、语义分割标注等。

金融

人工智能赋能金融行业，智能入网解决方案助力金融科技转型。在金融领域，高质量的标注数据可以有效提高金融技术应用的执行效率与准确率，已经是一个不争的事实。在真伪检测、信息核验、智能巡视等场景需求中，保障入网安全合规，有效控制入网风险，同时提升了入网的便捷性，提高了企业的效能。人工智能技术得以广泛应用，都离不开基础数据标注的支持，常见数据标注形式：图像、语音、文本、视频。

电商

在电商行业，以淘宝为例，它利用人工智能分析收集到的用户数据，综合考虑客户信息、客户偏好、客户历史购买行为、第三方数据以及上下文信息后，为客户提供个性化建议。

数据标注能够帮助深度挖掘数据集，建立消费者全生命周期数据，帮助企业预测消费者需求趋势，优化价格与库存，建立电商平台用户兴趣图谱与用户画像，并通过智能推荐系统，向消费者推荐转化率高的消费场景，最终达到精准营销的目的。

智能家居

智能家居是在互联网影响之下物联化的体现。智能家居通过物联网技术将家中的各种设备（如音视频设备、照明系统、窗帘控制、空调控制、安防系统、数字影院系统、影音服务器、影柜系统、网络家电等）连接到一起，提供家电控制、照明控制、电话远程控制、室内外遥控、防盗报警、环境监测、暖通控制以及可编程定时控制等多种功能和手段

在智能家居发展中，数据标注的应用包括人脸标记、语音预处理和采集、唤醒词采集等等。

安防

传统的安防领域一般是通过被动防御的方式开展相关工作，而在安防工作中应用人工智能，就使得传统的被动防御转变为主动防御，从而不仅拓宽了安防的边界束缚，同样也增加了安防的主动防御手段。其中，人脸标注、视频分割、语音采集、行人标注等等都是重要的数据标注应用。

内容审核

目前主流内容运营平台已经把大部分审核工作交由机器完成。机器工作首先需要学习标注处理过的数据，明确审核目标，才能保证审核的效率和准确度。对具有相同意义的语句进行归类的语义分析、意图识别、语音转录，以及视频审核、文本审核等等都是常使用的数据标注方法。

人工智能的三种常用算法

图像识别：我们刚刚提到，在人工智能应用过程中对于一些我们人眼看到的图像进行识别并处理是人工智能的核心能力之一，无人车这样一种概念性人工智能产品同样对此有着需求，除此以外，金融领域的人脸验证同样也属于图像识别的运用。

自然语言处理：自然语言指的是人类所使用的，正常交流的语言，具体包括中文、英语、西班牙语等等，这些语言由于语种的不同，所对应的处理方式也有所不同，人工智能需要根据自然语言的词性、句式进行更好的判断，比较常见的包括一些语音助手。

大数据的应用：其实人工智能本身就是建立在大数据基础上的一种计算机应用，而通过人工智能的高效性和自主学习能力，强化对大数据的处理又是一种反向的应用，简单来说，目前金融行业，相当一部分人工智能的研究核心都放在如何去强化大数据处理能力，通过人工智能更好地做好风险预警，同时提升金融服务品质。

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大数据趋势预测通常是利用复杂的数据挖掘技术来分析大量历史数据，以及相关的市场变化，从而预测市场趋势的变化情况。此外，大数据趋势预测还可以利用多种技术来分析数据，比如逻辑回归，神经网络，朴素贝叶斯分类器，决策树，聚类等等

决定使用大数据趋势预测有许多方面。首先，这可以有效地利用大量历史数据，迅速了解市场变化情况，预测未来几个月内的可能趋势。其次，大数据趋势预测可以帮助投资者更准确地分析市场，从而作出更好的投资决策。最后，大数据趋势预测可以帮助管理者和投资者准确发现未来投资机会。

然而，使用大数据趋势预测也有一定的风险。首先，这往往假设市场行为是按照一定规律发生的，但是实际情况可能并非如此。其次，不同的算法还可能导致预测的结果不同，如果使用者不能选择合适的算法，可能会得出不准确的结果

因此，要想高效地使用大数据趋势预测，需要做到准备充分，了解使用的算法，并结合实际情况避免盲从的预测结果。同时，我们也要充分利用其他数据分析和预测工具，比如机器学习，人工智能和模拟技术，以及通过综合评估收集信息等方法，来确保预测结果更加准确。

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一旦确定了该问题的解决方案，就会将其转化为业务目标，例如预测库存短缺或确定银行客户的信用额度。然后可以将其转化为要使用 ML/AI 模型解决的技术问题。 

根据业务问题的类型和可用数据，确定最适合该问题的方法。有各种类型的模型训练学习方法，包括：

• 监督学习：当您知道模型需要学习什么时使用，通常用于预测、回归或分类。您将算法暴露给训练数据，让模型分析输出并调整参数，直到达到预期目标。 
• 无监督学习：模型可以自由探索数据并识别变量之间的模式。这对于根据统计属性对非结构化数据进行分组非常有用。因为它不需要培训，所以这是一个更快的过程。
• 强化学习：当模型需要与环境交互时，与 AI 或神经网络一起使用。当模型采取所需的行动时，它的行为会通过奖励得到加强。 
• 回归：用于训练监督模型。它用于使用先前的数据集来预测或解释数值，例如根据历史经济数据预测利率的变化。 
• 分类：用于在监督学习中预测或解释类值。这通常用于电子商务，例如预测客户购买或对广告的响应。 
• 聚类：与无监督开发一起使用，这些模型根据相似性或共享属性对数据进行分组。在商业中，这些可用于细分消费者市场。社交媒体和视频平台可以使用聚类来推荐新内容。
• 决策树：使用算法通过回答有关对象属性的问题来对对象进行分类。根据答案，例如“是”或“否”，模型会继续处理另一个问题，然后再处理另一个问题。这些模型可用于预测定价和客户服务机器人。
• 深度学习：旨在复制人脑的结构。这也称为神经网络，其中数百万个连接的神经元创建了一个复杂的结构，可以多次处理和重新处理数据以得出答案。 

获取数据后，根据特定方法的需要进行准备，可能包括从数据集中删除不必要的或重复的数据。然后，数据科学家将使用不同的算法进行实验，并比较不同数据集的性能。例如，图像识别模型将在一组图像上进行训练，然后在一组新图像上进行测试，以确保其按要求执行。一旦性能满足业务问题的需求，就可以部署了。 

工作流自动化的5大优势

1.简化沟通

工作流自动化的最大好处之一就是可以改善内部沟通。这降低了员工离职率，因为员工离开企业的最大原因之一是与管理层缺乏沟通。创建自动化流程让参与该流程的每个人紧密的连结在一起。可以开始创建流程图，并可视化流程的开始和结束位置以及每个人在该流程中的作用。

2.建立问责制

通过使工作流程自动化，可以有效地创建一个负责流程各部分的团队。对于该流程中的每个步骤，都指定一个人执行特定操作。通过这样做，你将创建一种问责制，每个人都知道他们负责什么特定任务。这个问责制最大的好处是揭示了哪些任务花费最长时间完成，阻碍了该流程。

通过创建工作流自动化，每个人都知道什么人负责什么任务，每个人都清楚给定时间点需要完成什么。工作流自动化使你能够做出更好的决策，以创建更有效的流程并相应地划分工作。

3.减少成本和错误

工作流自动化降低了错误的发生率，因为参与此流程的每个人都要对自己的特定角色负责，所以没有人能以“没人告诉我！”为借口。工作流自动化还可以使公司免于因员工错误而造成的高昂费用，减少管理人员的成本。

4.授权员工管理自己的时间

工作流自动化可确保每个员工都知道他们的岗位角色中所赋予的职责。管理层能够立即知道他们的任务是否未按时完成。主管不再需要管理每个员工或花时间检查他们的进度。工作流程自动化使管理人员可以查看整个工作流程。

5.创造更高的工作效率

通过创建自定义的工作流程自动化，无论当前企业采用什么组织结构，都可以设计出复杂的审批流程。，这样管理人员就不再需要干预每个任务。