从语音到人工智能Bixby如何改写人机交互方式
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感悟：三星电子可以说是一家非常大的企业，它加入人工智能的战场的时间也不长，对比几个老对手，它甚至来迟了。不过也影响它对人工智能行业的影响。
同时Bixby捕捉到的数据的非常多，范围非常广：根据IDC的报告，去年是三星的水逆之年，但是三星智能手机的销量依然冠绝全球。那就意味着如果三星在智能手机上普及Bixby，每天都上亿人在训练Bixby。这个数字相当恐怖。
同时Bixby不仅能够识别机主的声音、完成机主发布的任务，还能识别图片、翻译、地标识别、浏览内容分配调整等等。这就意味着人工智能领域里的：自然语言处理、图像识别、专家系统等都有涉及，范围广而真是准确。
Bixby的出现只不过是人工智能潮流的一朵浪花，人工智能几乎是不可逆转的趋势了。无论是大公司还是小公司都需要有心理准备。我们未来的生活多多少少都会有人工智能的影子，而且它们对我们的生活的影响也会越来越大。
来，跟着小编来体验一下三星的Bixby：
全能助手更出色Bixby从视觉上显得“全能”，呼出Bixby后，首先进入的是Bixby首页，用户可以在这里进行最基础的语音指令和操作。例如询问今天天气、设定闹钟、添加提醒事项等功能，实际体验中，Bixby的语音识别率很高，大部分指令都能清晰明确地得到回答，无需等待很长时间。
而从“听觉”的第二感受来说，不难发现Bixby中文版并不是赶鸭子上架的产品。语音回馈相当流畅真实，以往语音助手那种电子合成的感觉已经不太明显，而且声音也十分好听，仿佛有个妹子在和你说话，甚至可以让“她”给你来一段Rap。对比起来，苹果Siri的中文语音就显得机械感十足了。
如果说只是问问天气和设定闹钟，那么这款全新升级的2.0版本Bixby就太小材大用了。深度集成于系统的Bixby如今拥有更强大的功能，对用户指令的理解也更加细致。如用户可以叫Bixby帮自己拍张自拍，它就会打开相机，为你拍上一张照片，或者直接开启录制功能，拍摄视频。
不仅可以像传统的语音助手一样，通过语音发送短信、微信或者微博。甚至发送红包，竟然也能毫无障碍地进行，得益于更细致的语言理解，Bixby可以实现更多的功能，无需手动点选也能方便操作。如果在siri说出同样的请求，多半又要弹出搜索引擎的结果了。
除了更加细致的语音控制，三星Bixby甚至还能帮你用语音解锁手机，只需提前录入声音密码，“HiBixby”唤醒助手后说出语音密码便可将手机解锁，想要实现的功能即使无需操作也能轻松完成，更适合不方便直接操作，需要语音助手的使用场景。也不会出现说完后得到冷冷一句“那得先为iPhone解锁”的尴尬了。
将前面复杂的操作指令，配合Bixby的语言解锁使用，用户甚至双手可以不触摸手机，就能完成和人微信聊天、寻找导航地点等操作，十分便利。对于语音助手来说，这样的特性更是让其体验更上一个层次，手上的Note8也从单纯的触屏智能手机变成用语音就能操作的的智能助手了。
能听也能看：Bixby视觉
不仅能成为贴心的语音助手，Bixby更能“看”到你周围的东西。通过打开相机应用，切换到Bixby视觉模式，你的助手就能帮你观察这个世界，看懂你身边的每样事物。
如果你看到想买的东西，只需点开Bixby视觉，它就会自动识别画面中心的物体，并对其进行追踪。一旦识别成功，就能看到它在网购应用当中的商品信息和购买链接。再也不怕错过心水好物了。
不仅如此，Bixby视觉还提供文字OCR功能，当前画面为文字内容时，Bixby可以扫描并识别当前文字内容，甚至可以将其提取成可以直接编辑的本文内容，并提供实时的文字翻译。
如果说语音助手是Bixby的耳朵而嘴巴，那么Bixby视觉就是它锐利的双眼，在人工智能的加持下，Bixby得以看到我们周围的事物，手上的Note8也就更加善解人意了。将视觉识别融入人工智能当中，虽然不是三星首创，但与相机的结合，其好用程度给人留下了深刻的印象。
人工智能语音助手利弊，是否有自我学习能力
语音助手离人工智能还有不小的差距，更谈不上是否有自我学习能力。至于大家总是认为语音助手已经是人工智能范畴，我觉得跟几大互联网巨头的宣传有关。
从市场上来看，语音助手可分为三类：以Siri和华为小艺为代表的苹果手机、以小爱、天猫精灵、小度为代表的智能音箱。不管是手机语音助手还是智能音箱都是基于各自所掌握数据内的词汇、语义训练所得，还尚未达到人工智能的阶段，更没有自我学习的能力。
语音助手≠人工智能我们先来看语音助手的工作原理：无论是苹果Siri还是华为小艺，基本都遵循着“拾取语音--识别内容--对识别的内容提取信息并处理--执行操作”的逻辑过程。而这两大语音助手在判断命令语句方面，都还停留在基本的简单关键字的水平上：比如你对Siri说“打电话给xx”，Siri会启动拨号程序并且拨出电话；但是如果你只是对Siri说“我想和xx说话”，因为缺乏了“打电话”的关键词，Siri将无法判断用户的指令。所以说，语音助手能识别出关键词，但并不能理解其真正的“含义”，所以也就无法达到人工智能的级别，也就没有自我学习的能力，只是处在不断丰富词汇、语音特征、语义的前进道路上。
尽管目前也存在或多或少的问题，但是在这个初级阶段，在特定的工具内或生态内，已经可以满足基本使用的需求。
有利的方面1、手机语音助手给人们的日常生活带来不少便捷，简化了手机操作步骤，提升了使用效率。而基于智能家居生态的智能音箱，通过与家居之间的交互，简化了操作过程，不用再使用多个遥控器或人工去控制了，只需语音呼叫音箱即可控制家居的开关和其他操作，提升了人们宜居的生活体验。
2、智能语音助手带动了未来智能家居和可穿戴设备等品的研发和革新。加大了与语音智能助手相关联的未来智能家居等产品的销量。
3、为未来5G数字社会和万物互联，奠定了一定的智能基础。
存在的弊端1、目前的语音智能助手在技术层面还处在初级阶段，未来还需要更高的革新和进步。
2、目前的语音智能识别还仅限于特定的无干扰的环境中使用，还无法兼容不同的语言、发音，更无法兼容不同场景中在受干扰情况下的智慧性。
3、目前的语音智能应用太过小众，应拓宽应用场景，才有助于提升其智能水平。
总结我认为，从当下和未来几年来说，语音智能更多还是应用于智能家居和辅助驾驶两个领域。因为只有在文字和语言无法交流的场景下，才真正需要语音智能交互，毕竟文字还是最有效的沟通方式。而智能家居和辅助驾驶就是比较依赖语音智能交互的场景，比如：窝在家里不用起身便可以控制所有家居，这是人们都想要的享受型生活；开车过程中为了不影响注意力，智能语音助手就是最好的选择，在不干扰视野的情况下仅通过声音就可以完成控制车载设备和手机导航等应用的交互。
综合来看，当下还处于智能语音助手发展的初期阶段，其主要还是针对"去屏幕化"的场景，除了智能音箱外，可穿戴设备和辅助驾驶领域，智能语音助手会更加便捷。
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人工智能语音识别系统可分为哪几类
人工智能语音识别系统可以根据其技术实现、应用场景和功能进行分类。以下是一些常见的分类方法：
1.根据模型类型分类：
a.基于规则的系统（Rule-based）：这类系统利用预先定义的语法和词汇规则进行语音识别。虽然简单且易于实现，但准确率受限于规则的完备性和复杂性。
b.统计模型（Statisticalmodel）：这类系统使用统计学方法对语音信号进行分析和识别，例如隐马尔可夫模型（HMM）和高斯混合模型（GMM）。统计模型在识别准确性方面取得了显著的进步，但仍然需要大量的训练数据和计算资源。
c.深度学习模型（Deeplearningmodel）：这类系统使用神经网络（尤其是卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN））进行语音信号的处理和识别。深度学习模型在语音识别领域取得了突破性成果，大大提高了识别准确性和鲁棒性。常见的深度学习模型包括深度神经网络（DNN）、长短时记忆网络（LSTM）和Transformer等。
2.根据应用场景分类：
a.语音助手（VoiceAssistants）：这类系统主要用于智能手机、平板电脑和其他智能设备，例如苹果的Siri、谷歌助手和亚马逊的Alexa。
b.客户服务（CustomerService）：这类系统用于企业客户服务和支持，例如自动语音应答（IVR）系统和电话客服机器人。
c.语音翻译（Speech-to-SpeechTranslation）：这类系统用于实时翻译不同语言的语音，例如谷歌翻译和微软翻译。
d.医疗语音识别（MedicalSpeechRecognition）：这类系统用于医疗领域，帮助医生快速记录病历、处方和其他临床信息。
e.汽车语音识别（AutomotiveSpeechRecognition）：这类系统用于汽车行业，实现语音控制、导航、娱乐等功能，提高驾驶安全和舒适性。
3.根据功能分类：
a.语音转文本（Speech-to-Text）：这类系统将语音信号转换为可读的文本。
b.文本转语音（Text-to-Speech）：这类系统将文本信息转换为语音信号，用于语音合成、朗读等功能。
c.语音情感识别（SpeechEmotionRecognition）：这类系统用于识别语音中的情感信息，例如愤怒、喜悦、悲伤等。
d.语音生物识别（SpeechBiometricRecognition）：这类系统用于识别说话者的身份，例如声纹识别。
这些分类方法并非互斥，可以根据实际需求选择合适的语音识别系统。
人工智能语音有什么
回复：人工智能语音有以下特点和功能：1.语音识别：人工智能语音可以通过识别人类语音，将其转换成可理解的文字。
这项技术广泛应用于语音助手、语音输入等领域。
2.语音合成：人工智能语音可以生成自然流畅的语音，并模拟人类语音的音调、语速和语气。
这使得它可以用于语音助手、智能导航等应用中。
3.语音交互：人工智能语音可以实现与人的语音交互，具备对话的能力。
它可以理解人类语言的意图，并回答问题、执行指令等。
4.语音情感识别：人工智能语音可以通过对语音的音调、语气和语速等特征进行分析，识别出人类语音中的情感内容，从而更好地理解和响应对话。
综上所述，人工智能语音具备识别、合成、交互和情感分析等功能，为人机交互提供了更便捷和自然的方式。
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