语音识别不太容易，需要找到一个更容易上的台阶

本文主要是介绍语音识别不太容易，需要找到一个更容易上的台阶，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

　　也比如“唱歌”。科大讯飞1024开发者大会上，一位“虚拟人”就上台展示了如同真人般的语音交谈，她甚至还能唱歌——让我们再次回到世纪之交，2000年那会儿，雅马哈公司开始研发一款让电脑唱歌的软件“VOCALOID”。

　　几年后，基于VOCALOID系统的一个声库“初音未来”，成了今天业界讨论“虚拟人”与“虚拟偶像”话题绕不开的名字。很多鼓吹虚拟偶像的媒体不会告诉你的是，她只是一个提线木偶，由编曲者告诉她该唱什么、该怎么唱，要细化到每一个音节都要用一大堆参数去指定她来工作，即使如此，你还是能一耳朵就听出来这是电子歌姬的声音。而在声音之外的形象上，她也不是官方塑造的产物，而是在创作者们的二次创作下，才逐渐拥有了更清晰的形态、更圆满的故事与性格。

　　今天的虚拟人呢？他们早已学会了自主地完成唱歌的任务，比如科大讯飞的“虚拟人爱加”、从微软独立的“小冰”。这也是你看得见的人工智能。

　　虚拟人“爱加”

　　今天的虚拟人还要能听懂人说话，这是更漫长的长跑。

　　2002年，科大讯飞的科学家们开始尝试让电脑听懂声音——从普通话等级考试的答题开始。

　　为什么是普通话等级考试？当然是因为语音识别不太容易，需要找到一个更容易上的台阶。你想象一下这两样任务：

　　A. 让电脑直接听你说话，猜猜你在说什么；

　　B. 让电脑预先知道你在读什么，然后听听你读得对不对。

　　哪个更容易实现？当然是B。这是技术路线“可达性”方面的原因，但还另有玄机。

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