多場景語音識別,語音技術的突破有很多方向,如識別、合成;因為AI語音應用的市場需求很大。在針對語音識別,目前已經達到97%以上的準確率。隨著人工智能應用的深入,系統自動依據影片語音智慧建立文字逐字稿。
使用卷積神經網路分類影像動態辨識,人臉識別在AI是一個重要方向。人臉分為靜態和動態。靜態,如一張圖片,檢測裡面有沒有人臉,或者有兩張照片,比對一下兩處出現的是不是同一個人,這方面的準確率已經很高了。而識別動態圖像的時候更復雜一點,比如有一段影音,首先要定位這些人臉,而這裡會產生很多應用,例如在很長的影音裡找到一個人出現次數及做時間標記。
系統可透過語音技術文字轉化後依照語意、問題回應文字或轉化為語音即時線上回應。可利用系統建立企業客服人員、問題詢問智能機器人。24小時智能待命簡化一般人員工作量。
利用AI智慧學習自然語言分析和理解,判別在不同語意它們實際上是在找不同問題的答案。準確回覆提高回應準確度。
除了理解句子、篇章、文字以外,人寫一句話、寫一篇文章或是在說話的過程中,都是帶有情感傾向的;所以相應地,在影音的分析中可以依照人的表情做情感傾向的分析。
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