语音识别开源,语音识别开源代码

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于语音识别开源的问题，于是小编就整理了5个相关介绍语音识别开源的解答，让我们一起看看吧。

1. 小米旗下的人工智能之父是谁？
2. Simon系统的特点？
3. 如何看待开源语音识别系统kaldi的开发者Dan Povey疑似将加入小米？会产生哪些影响？
4. 智能时代的到来，我们可以完全信任人工智能吗？
5. 什么是深度学习，怎么学习深度学习？

小米旗下的人工智能之父是谁？

小米旗下的人工智能之父是崔宝秋。

10月19日，小米集团副总裁、集团技术委员会***崔宝秋在社交媒体上宣布，国际语音识别和AI领域的天才教授、语音识别开源工具Kaldi之父DanielPovey正式加入小米。

  资料显示，DanielPovey是剑桥大学博士，曾先后在IBM研究院、微软研究院负责计算机语音识别的工作，DanielPovey同时还是著名的语音识别开源工具Kaldi的主要开发者和维护者，被称为是Kaldi之父。

Simon系统的特点？

Simon 是一个开源的语音识别系统。

Simon 是一个开源的语音识别系统，它不仅可以输入文字，而且可以代替键盘、鼠标操作电脑。Simon 基于 Qt 用 C++ 开发，因为某些支持库与 KDE 相同，所以可完美的集成到 KDE 4 中。除 KDE 之外，Simon 也可在GNOME、Xfce、及其他 X11 环境下运行。

如何看待开源语音识别系统kaldi的开发者Dan Povey疑似将加入小米？会产生哪些影响？

在语音识别方面，小米无疑将跨级换代，大大提高自己在语音识别方面的话语权，同时将大大在世人面前改变自己是组装品牌的印象。这一点是非常重要的。小米或许无法达到华为自给自足的地步。但一步步的会使自己的企业文化内涵改变，让自己成为一个真正的科技公司，或许是小米请这位语音识别专家的真正目的。如此看来，就意味深长了。

智能时代的到来，我们可以完全信任人工智能吗？

人类之间的信任体系由人类构造，与人工智能之间的信任也由人类来决定。

我认为，处于当前智能时代，人类和人工智能还不是完全被信任的关系。

首先，人工智能技术在今天并不成熟，我们可以利用一些智能类的工具帮助我们做判断和决策，但是不能完全依赖，最终的决策还是取决于人的智慧头脑。

其次，人工智能对于人类并不是完全友好关系。我们听过很多关于人工智能将取决于人类的言论，这些言论当然很大程度上是危言耸听，但是我们却不能不重视。取代不一定是人工智能会发起任何主动性进攻，也有可能是人类把主动权拱手相让。

最后，想象一下，完全信任人工智能的后果就是，人类逐渐丧失自我意识和辨别是非能力，把所有属于人类的优势埋没，最后，所有的一切由人工智能统治，这是很可怕，也值得警惕的事。

科学技术的发展本就是一把双刃剑，科学家也没有对错之分，关键在于这些科技应用的目的——是造福还是毁灭！

我的观点是不可以完全信任人工智能，即使人工智能技术真的像***作品般可以出神入化、无所不能。

我举几个简单的例子，1、***如你买了一台智能机器人，然后你问它我长的是否漂亮，智能机器人它肯定不会说谎，它会根据自身对美丑所定义的标准来判断你所提的问题，而作为这个发问的人来说其实他想要的答案是在提问的那一刻已经确定了，但是为何还要发问？

2、再比如大家应该每天都接到过关于各种***、酒类、网络公司等等一系列的推广营销电话，可能有需求的朋友就会继续聊下去，不需要的同学可能直接挂了电话，我暂且不论他们存在的意义以及每天那么坚持的给你打电话的动力，我关心的是这些推销的真伪，是唯利是图损人利己还是雪中送炭锦上添花，现在AI电话机器人已经面市，究竟能否信任它们相信大家都心中有数。

当然人工智能的应用大家也都满怀期待，比如在医疗、航空航天、科研等等这些主流大方向，但是善与恶、好与坏一直伴随着人类文明的进程，所以说不可以完全信任人工智能。

你怎么看？

没有信任不信任之说。。。楼主这么问，就说明对人工智能背后的原理还不懂。。人工智能技术和汽车，和飞机没有本质区别。。人类会开车，会开飞机了，，难道就不走路了嘛？？？最重要的还是人，，人才是万物归宗之主！！！

人工智能算法是冰冷的，没有人情味的，在某个单一的区域内，或是某个专项的场景里，以纯工作理由为前提条件的，可以值得信任。

如果掺杂了人的情感内容在里面的话，估计目前尚没有这样的技术水平，我们还是要等待很长时间。这方面我觉得不可信。

“信任”和“完全信任”是两回事，信任和你是否有能力补救又是另一回事。就像在工作中，你信任A，但A可能犯错，那么你有没有纠错和补救的方法？也就是说，让你去做事，同时还要能随时把握你的完成情况。全部托付给人工智能，人类应该还没有这样的自信吧。

什么是深度学习，怎么学习深度学习？

深度学习的概念源于人工神经网络的研究。含多隐层的多层感知器就是一种深度学习结构。深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征，以发现数据的分布式特征表示。

深度学习的概念由Hinton等人于2006年提出。基于深信度网(DBN)提出非监督贪心逐层训练算法，为解决深层结构相关的优化难题带来希望，随后提出多层自动编码器深层结构。此外Lecun等人提出的卷积神经网络是第一个真正多层结构学习算法，它利用空间相对关系减少参数数目以提高训练性能。

深度学习是机器学习研究中的一个新的领域，其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，它模仿人脑的机制来解释数据，例如图像，声音和文本。

同机器学习方法一样，深度机器学习方法也有监督学习与无监督学习之分.不同的学习框架下建立的学习[_a***_]很是不同.例如，卷积神经网络(Convolutional neural networks，简称CNNs)就是一种深度的监督学习下的机器学习模型，而深度置信网(Deep Belief Nets，简称DBNs)就是一种无监督学习下的机器学习模型。

把学习结构看作一个网络，则深度学习的核心思路如下:

①无监督学习用于每一层网络的pre-train;

②每次用无监督学习只训练一层，将其训练结果作为其高一层的输入;

③用监督学习去调整所有层；

深度学习在大数据集上的表现比其他机器学习(ML)方法都要好(稍后将讨论例外情况)。这些又如何转化为现实生活中的情形呢?深度学习更适合无标记数据，因而它并不局限于以实体识别为主的自然语言处理(NLP)领域。[1]

深度学习是一个复杂的机器学习算法，在语音和图像识别方面取得的效果，远远超过先前相关技术。深度学习在搜索技术，数据挖掘，机器学习，机器翻译，自然语言处理，多媒体学习，语音，推荐和个性化技术，以及其他相关领域都取得了很多成果。典型的深度学习模型有卷积神经网络( convolutional neural network)、DBN和堆栈自编码网络(stacked auto-encoder network)模型等。

入门深度学习最重要的就是需要掌握三大基本网络框架，即CNN卷积神经网络、RNN循环神经网络和GAN对抗神经网络。即CNN卷积神经网络：最流行的深度学习模型，已成为当前图像识别领域的研究热点。主要应用于图像分类、目标检测、人脸识别、风格迁移等;RNN循环神经网络：应用领域最广泛的深度学习模型，只要考虑时间先后顺序问题的都可以使用RNN来解决，常见的应用领域有:自然语言处理、机器翻译、语音识别、音乐合成、聊天机器人、推荐算法等;GAN对抗神经网络：这是非监督式学习的一种方法，GAN的应用范围较广，扩展性也很强，主要应用于图像生成、数据增强和图像处理等领域。

可以通过互联网寻找相应的公开课进行上述内容的学习，并且通过一些开源项目进行练习。

学习可分为浅学习和深学习，就像阅读可分为泛读和精读一样。深度学习说的就是学习的一种程度。

学习通常都是由浅入深的，一层一层进入，一步一步提升的。下面是根据当下很多人的学习现状，例举的几点关于深度学习的建议。

1、首先要学会对信息进行分级。

当下我们很多信息的来源都是一些自媒体内容，如果你关注或订阅了大量低质、无用的自媒体，这不仅浪费了你的大量时间，同时也大大消耗你的精力。所以，要学会“分级”，哪些信息是要认真阅读的，哪些是可以批量、大致看看的，做出分级，并且在关注/订阅数上也要控制。

2、其次，不要用“收藏”取代学习。

很多文章或课程平台都有提供收藏功能，它其实是针对人性去设计的，让我们误以为存下来了就等于知识到手了、学会了。只是不停的收藏没有用，当你阅读完一篇文章或资料后，觉得对自己有用、收藏后，一定要找一个时间进行系统的学习、思考、整理。比如每天收藏的内容，晚上就把它消化；或者以周为单位，专门抽出一段时间对收藏的内容进行系统学习。

3、其三，学习掌握“快速阅读”的能力。

快速阅读是一种根据材料、需要、时间、精力和内外部环境，有目的、有要点地进行阅读的方法。快速阅读的目的是“透过快速阅读快速建立书本、内容的知识地图，找到重要内容、挖掘出对自己有用的内容、产生“问题意识”，从而促使我们更好地完成阅读，以及对部分内容进行精读（拿一本书来说，重要的内容通常只占全书的两成左右）。

快速阅读能力的掌握，不断的阅读和积累是一方面，也就是多读，多读可以完善你的识文基础（词汇、知识背景、阅读技巧等），从而提高你的阅读速度。另外也需要专门的训练，比如“精英特快速阅读训练”，通过软件训练掌握到一两千字每分钟的阅读速度一般都非常容易就可以做到（正常未经过训练的人阅读速度在200-300字每分钟）。

深度学习是机器学习的一个分支，主要指的是基于神经网络的机器学习。

要学习深度学习最关键是要知道深度学习的原理和模型结构，同时选择一个主要领域进行研究。当前深度学习应用很广，如图像识别，文本分类，目标检测等等。

当前大部分问题是监督学习的，你可以以监督学习入手。

学习深度学习你要知道4个主要问题：

（1）你要解决什么问题

是图像识别还是文本分类？

（2）你的模型输入是什么

这个很关键，这个涉及到你如何处理你的数据，从而便于输入模型

（3）你的损失函数是什么

是交叉熵还是center loss等等，这个会影响模型的效果

您好，针对您的问题，我作为有六年教学经验的老师给出以下答案：

所谓的深度学习是与普通学习对比而言的，就字面的意思可以看出，这种方式的学习要求我们做到深度化，而不是肤浅的了解相关的知识内容，在当今时代，竞争越发激烈，更要求我们把专业领域的事情做到极致，这就进一步让我们的研究要有深度和广度。我认为深度学习应该做到以下几点：

首先要学会合理的制定目标，确定学习方向。要学会梳理自身学习情况，以课本为基础，结合自己做的笔记、试卷、掌握的薄弱环节、存在的问题等，合理的分配时间，有针对性、具体的去一点一点的去攻克、落实。

其次要学习掌握速读记忆的能力，提高学习复习效率。记忆力、注意力、思维、理解力等都要相应的提高，最终提高学习、复习效率，取得好成绩。

再者要学会整合知识点，这点很重要。把需要学习的信息、掌握的知识分类，做成思维导图或知识点卡片，会让你的大脑有条不紊。要学会把新知识和已学知识联系起来完善知识体系。

最后要学会反思、归类、整理出对应的解题思路。错题要整理收集，即使订正和加深理解。

到此，以上就是小编对于语音识别开源的问题就介绍到这了，希望介绍关于语音识别开源的5点解答对大家有用。