国内智能语音行业分析报告( 八 )

2019-08-10

图中，每个小竖条代表一帧，若干帧语音对应一个状态，每三个状态组合成一个音素，若干个音素组合成一个单词。也就是说，只要知道每帧语音对应哪个状态了，语音识别的结果也就出来了。

图中，每个小竖条代表一帧，若干帧语音对应一个状态，每三个状态组合成一个音素，若干个音素组合成一个单词。也就是说，只要知道每帧语音对应哪个状态了，语音识别的结果也就出来了。

2. 自然语义处理（NLP）

1）自然语义处理概要

语义识别是人工智能的重要方向之一，如果语音技术相当于人的嘴巴和耳朵，负责表达和获取，那语义技术则相当于人的大脑，负责思考和信息处理，解决的是“听得懂”的问题。语义识别最大的作用是改变人机交互模式，将人机交互由最原始的鼠标、键盘交互转变为语音对话的方式。

人机交互发展史

语义识别主要基于大数据和算法模型之上搭建，是自然语言处理 (NLP)技术的重要组成部分。NLP技术主要包括词法分析技术、句法分析技术、语义分析技术、语用分析技术以及语句分析技术等。NLP在实际应用中最大的困难还是语义的复杂性，随着大数据、芯片和算法模型等的发展进程加速，将为NLP带来长足的进步。

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