語音識別的前世今生|深度學習徹底改變對話式人工智能
由于深度學習與語音識別相結合，因此對CPU和內存的占用量不容小覷。隨著用戶大量采用語音識別系統，構建經濟高效的云解決方案是一個具有挑戰性的重要問題。對如何降低計算成本并開發更有效的解決方案的研究一直在進行。今天，大多數語音識別系統都是基于云的，并且具有必須解決的兩個具體問題：延遲和持續連接。延遲是需要立即響應的設備（如機器人）的關鍵問題。在長時間監聽的系統中，由于帶寬成本，持續連接是一個問題。因此，還需要對邊緣語音識別的研究，它必須保持基于云的系統的質量。
解決語音識別問題
近年來，語音識別的表現和應用出現了巨大的飛躍。我們離完全解決這個問題還有多遠？答案也許五年、也許十年，但仍然有一些挑戰性的問題需要時間來解決。
第一個問題是對噪音的敏感性問題。一個語音識別系統在非常接近麥克風而且不嘈雜的環境中運行得很好然而，如果說話的聲音比較遠或者環境很嘈雜能迅速降低系統的效能。
第二個必須解決的問題是語言擴展：世界上大約有7000種語言，絕大多數語音識別系統能夠支持的語言數量大約是八十種。擴展系統帶來了巨大的挑戰。
此外，我們缺少許多語言的數據，庫卡機器人驅動器維修，而且匱乏數據資源則難以創建語音識別系統。
結論
深度學習在語音識別和對話式AI領域刻下了深深的印記。而鑒于該技術最近獲得的突破，KUKA機器人電路板維修，我們真的正處于一場革命的邊緣。
而最大的問題在于，我們是否準備贏得語音識別領域的技術挑戰，并像其他商品化技術一樣開始運用它呢？或者說，是否還有另一個新的解決方案正等待著我們去發現？畢竟，機器人維修，語音識別的最新進展只是未來科技藍圖的一小塊：語言理解本身就是一個復雜而且或許更加強大的一個領域。