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国内语音验证码自助平台。近日，嘉之元报告显示，语音验证码行业生产总体平稳，增速有所加快。众所周知，人们对于“”话题的了解兴趣甚浓，应大众之趣，嘉之元责任编辑就为您详述验证码短信的资讯内容。1963年，他研究完成了国内首台声码压缩技术的谐和式声码器，这是现代语音压缩技术当时最早的成果。1973年，为了填补中国在通信中的保密及防止窃听方面的空白，他又在国内首次提出了采用“模数模”话音加密新体制，解决了当时模拟话音无法数字加密的难题，这种体制现已全面应用，并于1978年获全国科学大会重大成果奖。1983年，他率先利用语音识别的成果，开创语音理解的研究，把知识理解运用到语音研究中，完成了汉语语音理解系统。这种研究已经成为以后国际间改善语音识别效果研究的主流方向。1986年国内首次利用原始波形掺接合成汉语语音，由于回避了参数合成语音质量难以提高的技术难点，成为高自然度语音合成的主要趋向。1991年起，又在完成语音识别、理解、合成的基础上，提出了利用知识库进行计算机自动生成语句，实现人机利用语音进行应答，进而于1998年又提出并解决了人机进行自然语音对话时的一些关键技术，为信息处理中语音应用铺平了道路。从1983年起，他开始对三维物体的自动识别进行研究，1988 年建立了国内最早期的立体视觉及其高精度定标系统，其定标精度达到了国际先进水平。用一台计算机控制两台摄像机——即眼睛，可以将一根绣花针准确地穿入80厘米以外的半毫米直径的小孔中。在此基础上又完成了对三维平面形物体的自动定位及识别、曲面物体的识别以及三维物体的重建等工作。1994年又提出了利用超二次曲面及特征矢量的AVR方法，解决工件实物直接制成三维计算机图形的核心技术，为计算机视觉与虚拟仿真的结合开辟了新的途径。1990年，当“多媒体”一词还未引入国内时，在国家自然科学基金重大项目的支持下，他又率先提出了集声音、图像、图形和文字于一体的“超级智能视听信息处理系统（SIVAIPS）”。这个系统可以完成类似人脑的信息媒体间的智能转换，并具有视听信息知识融合的新功能，为计算机能听、会看、会学提出了先于国际的理论框架及实现方法，即多媒体视听信息处理结构模型——“圆”模型。这个模型有一个像人一样的大脑，分别控制语音、图像、图形和文字的处理，是一个分布式的网络智能视听信息处理系统。在这个系统平台中，机器能开始自然的人机交互。随着网络技术的发展，他在完成交互式会议电视系统的基础上，又开始了主动视觉，多功能感知机，以及AVR理论、虚拟现实等方面的研究，实现了基于网络的，具有智能代理功能及远程虚拟环境的新一代人机自然交互系统。袁保宗在信息科学的研究中不断地探索和追求，从他一项又一项的科研成果中不难看出，他是一个勇于创新，思维超前，善于实践的人。与他一起工作的人每天都能看到他忙碌的身影，在实验室中，他和老师、学生一起共同进行科研攻关，如果遇到难题，他会仔细地与大家讨论，直到把问题解决为止；在课堂上，他经常为学生讲解许多启发性的思考问题方法，提出许多独立解决问题的途径；在硕士、博士学生答辩会上，他常常要求把数学问题与物理概念相结合的解答。总之，独立思考，创新思维是他的工作特点，至今他还在围绕让机器（计算机）学会能听会说，能看会写，还具有会想能力的智能信息处理的目标而努力研究。郑州嘉之元计算机科技有限公司是一家专注验证码短信产品设计、研发、生产、销售为一体的专业型企业，主营产品为语音验证码、会员通知短信、、会员营销短信、语音验证码哪些等。嘉之元坚持以“以质量求生存，以创新求发展”为宗旨，服务于广大用户的喜爱。
新闻背景 日前，美国一家公司宣称专业速记员在记录对话时，转录词错率为5.1%，而该公司最新研发的语音识别系统词错率已达到5.5%，超越之前的历史最佳水平，树立了新的里程碑。语音识别，是人工智能领域的核心问题之一，0.4%的差距似乎意味着机器即将比肩人类。 已过&甲子&之年 斯坦福大学的相关研究者在2016年9月发布了一篇名为《2030年的人工智能与生活》的文章，提到：人工智能领域正式诞生于1956年夏天，一场由约翰&麦卡锡组织的在美国达特茅斯暑期研究项目的研讨会，在多年以后被认定为全球人工智能研究的起点。 其实，对于人工智能子项目之一的语音识别来说，它的历史甚至比60年还要久。 语音识别的研究源头可追溯至1950年，计算机科学之父阿兰&图灵在《思想》（Mind）杂志上发表了题为&计算的机器和智能&的论文，首次提出了机器智能的概念，论文还提出了一种验证机器是否有智能的方法：让人和机器进行交流，如果人无法判断自己交流的对象是人还是机器，就说明这个机器有智能了，这就是后来鼎鼎有名的人工智能图灵测试。 图灵测试的概念极大影响了人工智能对于功能的定义，以此为途径，卡内基梅隆大学的两位科学家希尔伯特&西蒙和曼纽尔&布卢姆做了大量的前期工作，非常精妙地证明了罗素《数学原理》52道中的38道。西蒙甚至宣称在10年之内，机器就可以达到和人类智能一样的高度。 在这一时期，科学家们也将语音识别比作&机器的听觉系统&，该技术可以让机器通过识别和理解，把语音信号转变为相应的文本或命令。1952年，贝尔研究所、Davis等人研制了世界上第一个能识别10个英文数字发音的实验系统。1960年，英国的Denes等人研制了第一个计算机语音识别系统。 从&模拟&人脑到开创统计方法 当20世纪50年代明确了人工智能要模拟人类智慧这一大胆目标后，这一领域经历了近20年的辉煌。研究人员开展了一系列项目，表明计算机能够完成一系列原本只属于人类能力范畴之内的任务，例如证明定理、求解微积分、通过规划来响应命令、履行物理动作，甚至是模拟心理学家心理实验、作曲家谱曲这样的活动。 但是，过分简单的算法以及计算能力的限制，严重阻碍了人们使用人工智能来解决更加困难和多样化的问题。 这一阶段在人工智能的细分领域语音识别上，科学家们也走上了同样的弯路。他们认为，计算机要完成语音识别这类只有人才能做的事情，必须先让计算机理解自然语言，导致研究局限在人类学习语言的方式上了，即电脑模拟人脑，语言学者参与了大量的研究工作，但最后的成果却近乎为零。伴随着对未来继续努力的失望，人工智能包括语音识别都于20世纪70年代中期逐渐淡出公众视野。 转机出现在统计语言学的创立上。这不得不提一个关键性人物&&德里克&贾里尼克和他领导的IBM华生实验室，他们创新的使用统计方法，将当时的语音识别率从70%迅速提升到90%，同时语音识别的规模从几百个单词上升到几万个单词，使得语音识别就有了从实验室走向实际应用的可能。 在贾里尼克之前，科学家们都把语音识别问题的核心归结为语言学中的规则问题，而贾里尼克将它当作通信问题后，用两个隐含马尔可夫模型（声学模型和语言模型）把语音识别重新概括清楚了。 这个框架结构至今仍对语音识别影响深远，它不仅从根本上使得语音识别有使用的可能，而且奠定了今天自然语言处理的基础。贾里尼克后来也因此当选美国工程院院士，并被某杂志评为20世纪100名发明家之一。 尽管贾里尼克在1972年就提出了新的研究范式，但模拟人脑与统计学的方法之争，却持续了近十五年时间，语音识别领域历经了十五年的新旧交替后，最大的成果其实是在技术的应用及产品化方面出现了进展。 大进步的催化剂 在互联网大爆发的20世纪90年代，人工智能的相关研究又一次停滞了。直到21世纪前10年，出现了一系列复兴人工智能研究进程的要素，尤其是下面这些重要的因素和核心技术： 大数据。得益于互联网、社交媒体、移动设备和廉价的传感器，这个世界产生的数据量急剧增加。大数据是人工智能发展的助推剂，这是因为有些人工智能技术使用统计模型来进行数据的概率推算，如语音识别，通过数据的海洋中丰富的语料，使得技术不断优化。 新算法。算法是解决一个设计程序或完成任务的路径方法。在一个完整的工业界语音识别系统里，最关键的是深度学习算法，还有很多工作是专业领域相关的算法，以及海量数据收集和工程系统架构的搭建。这些算法本身很重要，同时也是其他技术的推动者，比如机器学习算法Google的TensorFlow目前就被开源使用。 可以说，任何技术都有蓄能阶段和爆发阶段，人工智能包括语音识别技术的爆发都得益于以上条件。这也不难理解，从语音识别来看，它是需要经验、数据和用户反馈共同作用来提升表现的。需要利用用户的反馈总结出一些特点。 谷歌是最早在全球范围内大规模使用深度学习算法的公司，也最早开创了用互联网思维做语音识别。在这方面，科大讯飞受到谷歌的启发，迅速跟进成为国内第一个在商用系统里使用深度学习的公司。 现有成绩和待解难题一样多 语音识别技术已经发展了几十年，因为大数据和深度学习的应用，这一领域的传统强者成了谷歌、亚马逊、苹果和微软这些美国科技巨头，据统计，美国至少有26家公司在开发语音识别技术，而中国则有近50家公司研究这一领域。 尽管谷歌这些巨头在语音识别技术上的技术积累和先发优势让后来者似乎难以望其项背，但因为一些政策和市场方面的原因，当然也有部分原因是中文的复杂程度高于英语，所以国际巨头的语音识别主要偏向于英语，中文领域的语音智能机会则留给了科大讯飞、百度、搜狗等中国公司。在国内，这些本土化产品更为用户所熟知。 中文领域的识别难度在哪里？举个简单的例子，鲁迅《孔乙己》中的孔乙己之问：茴香豆的&茴&有几种写法？或者一个更有时代感的案例，如何形容物流很快？据说，在汉语里回答这个问题竟然至少有3600种说法，比如第二天就到了、物流很给力、给快递点赞等不尽其详。尽管语音识别在近些年来取得了巨大的进步，但其实仍然还有很多的工作要做。 此外，还有确保语音识别能在更为真实生活的环境中良好地工作。这些环境包括具有很多背景噪声的地方，比如聚会场所或在高速路上驾驶的时候；还有在多人交谈环境中将不同的说话人区分开。 还有一个更深层次的难题是，如果需要实现人机对话、人机写作，不只是需要用机器转录来自人类嘴巴的声音信号，更要理解人们所说的话。 从语音识别来看，下一个前沿是从识别走向理解，真正的人工智能仍然还在遥远的地平线上，在机器能理解其所听到或看到的事物的真正含义之前，还需要很长时间的工作，有很长的路要走。 或许也可以说，我们正在从一个人类必须理解计算机的世界，迈向一个计算机必须理解我们的世界。亚里士多德曾说过，如果机器能干很多活，岂不能让人类解放出来，或许这一解放的起点就是&理解&。新闻背景日前，美国一家公司宣称专业速记员在记录对话时，转录词错率为5.1%，而该公司最新研发的语音识别系统词错率已达到5.5%，超越之前的历史最佳水平，树立了新的里程碑。语音识别，是人工智能领域的核心问题之一，0.4%的差距似乎意味着机器即将比肩人类。已过“甲子”之年斯坦福大学的相关研究者在2016年9月发布了一篇名为《2030年的人工智能与生活》的文章，提到：人工智能领域正式诞生于1956年夏天，一场由约翰·麦卡锡组织的在美国达特茅斯暑期研究项目的研讨会，在多年以后被认定为全球人工智能研究的起点。其实，对于人工智能子项目之一的语音识别来说，它的历史甚至比60年还要久。语音识别的研究源头可追溯至1950年，计算机科学之父阿兰·图灵在《思想》（Mind）杂志上发表了题为“计算的机器和智能”的论文，首次提出了机器智能的概念，论文还提出了一种验证机器是否有智能的方法：让人和机器进行交流，如果人无法判断自己交流的对象是人还是机器，就说明这个机器有智能了，这就是后来鼎鼎有名的人工智能图灵测试。图灵测试的概念极大影响了人工智能对于功能的定义，以此为途径，卡内基梅隆大学的两位科学家希尔伯特·西蒙和曼纽尔·布卢姆做了大量的前期工作，非常精妙地证明了罗素《数学原理》52道中的38道。西蒙甚至宣称在10年之内，机器就可以达到和人类智能一样的高度。在这一时期，科学家们也将语音识别比作“机器的听觉系统”，该技术可以让机器通过识别和理解，把语音信号转变为相应的文本或命令。1952年，贝尔研究所、Davis等人研制了世界上第一个能识别10个英文数字发音的实验系统。1960年，英国的Denes等人研制了第一个计算机语音识别系统。从“模拟”人脑到开创统计方法当20世纪50年代明确了人工智能要模拟人类智慧这一大胆目标后，这一领域经历了近20年的辉煌。研究人员开展了一系列项目，表明计算机能够完成一系列原本只属于人类能力范畴之内的任务，例如证明定理、求解微积分、通过规划来响应命令、履行物理动作，甚至是模拟心理学家心理实验、作曲家谱曲这样的活动。但是，过分简单的算法以及计算能力的限制，严重阻碍了人们使用人工智能来解决更加困难和多样化的问题。这一阶段在人工智能的细分领域语音识别上，科学家们也走上了同样的弯路。他们认为，计算机要完成语音识别这类只有人才能做的事情，必须先让计算机理解自然语言，导致研究局限在人类学习语言的方式上了，即电脑模拟人脑，语言学者参与了大量的研究工作，但最后的成果却近乎为零。伴随着对未来继续努力的失望，人工智能包括语音识别都于20世纪70年代中期逐渐淡出公众视野。转机出现在统计语言学的创立上。这不得不提一个关键性人物——德里克·贾里尼克和他领导的IBM华生实验室，他们创新的使用统计方法，将当时的语音识别率从70%迅速提升到90%，同时语音识别的规模从几百个单词上升到几万个单词，使得语音识别就有了从实验室走向实际应用的可能。在贾里尼克之前，科学家们都把语音识别问题的核心归结为语言学中的规则问题，而贾里尼克将它当作通信问题后，用两个隐含马尔可夫模型（声学模型和语言模型）把语音识别重新概括清楚了。这个框架结构至今仍对语音识别影响深远，它不仅从根本上使得语音识别有使用的可能，而且奠定了今天自然语言处理的基础。贾里尼克后来也因此当选美国工程院院士，并被某杂志评为20世纪100名发明家之一。尽管贾里尼克在1972年就提出了新的研究范式，但模拟人脑与统计学的方法之争，却持续了近十五年时间，语音识别领域历经了十五年的新旧交替后，最大的成果其实是在技术的应用及产品化方面出现了进展。大进步的催化剂在互联网大爆发的20世纪90年代，人工智能的相关研究又一次停滞了。直到21世纪前10年，出现了一系列复兴人工智能研究进程的要素，尤其是下面这些重要的因素和核心技术：大数据。得益于互联网、社交媒体、移动设备和廉价的传感器，这个世界产生的数据量急剧增加。大数据是人工智能发展的助推剂，这是因为有些人工智能技术使用统计模型来进行数据的概率推算，如语音识别，通过数据的海洋中丰富的语料，使得技术不断优化。新算法。算法是解决一个设计程序或完成任务的路径方法。在一个完整的工业界语音识别系统里，最关键的是深度学习算法，还有很多工作是专业领域相关的算法，以及海量数据收集和工程系统架构的搭建。这些算法本身很重要，同时也是其他技术的推动者，比如机器学习算法Google的TensorFlow目前就被开源使用。可以说，任何技术都有蓄能阶段和爆发阶段，人工智能包括语音识别技术的爆发都得益于以上条件。这也不难理解，从语音识别来看，它是需要经验、数据和用户反馈共同作用来提升表现的。需要利用用户的反馈总结出一些特点。谷歌是最早在全球范围内大规模使用深度学习算法的公司，也最早开创了用互联网思维做语音识别。在这方面，科大讯飞受到谷歌的启发，迅速跟进成为国内第一个在商用系统里使用深度学习的公司。现有成绩和待解难题一样多语音识别技术已经发展了几十年，因为大数据和深度学习的应用，这一领域的传统强者成了谷歌、亚马逊、苹果和微软这些美国科技巨头，据统计，美国至少有26家公司在开发语音识别技术，而中国则有近50家公司研究这一领域。尽管谷歌这些巨头在语音识别技术上的技术积累和先发优势让后来者似乎难以望其项背，但因为一些政策和市场方面的原因，当然也有部分原因是中文的复杂程度高于英语，所以国际巨头的语音识别主要偏向于英语，中文领域的语音智能机会则留给了科大讯飞、百度、搜狗等中国公司。在国内，这些本土化产品更为用户所熟知。中文领域的识别难度在哪里？举个简单的例子，鲁迅《孔乙己》中的孔乙己之问：茴香豆的“茴”有几种写法？或者一个更有时代感的案例，如何形容物流很快？据说，在汉语里回答这个问题竟然至少有3600种说法，比如第二天就到了、物流很给力、给快递点赞等不尽其详。尽管语音识别在近些年来取得了巨大的进步，但其实仍然还有很多的工作要做。此外，还有确保语音识别能在更为真实生活的环境中良好地工作。这些环境包括具有很多背景噪声的地方，比如聚会场所或在高速路上驾驶的时候；还有在多人交谈环境中将不同的说话人区分开。还有一个更深层次的难题是，如果需要实现人机对话、人机写作，不只是需要用机器转录来自人类嘴巴的声音信号，更要理解人们所说的话。从语音识别来看，下一个前沿是从识别走向理解，真正的人工智能仍然还在遥远的地平线上，在机器能理解其所听到或看到的事物的真正含义之前，还需要很长时间的工作，有很长的路要走。或许也可以说，我们正在从一个人类必须理解计算机的世界，迈向一个计算机必须理解我们的世界。亚里士多德曾说过，如果机器能干很多活，岂不能让人类解放出来，或许这一解放的起点就是“理解”。（作者为《机器人产业》杂志副总编辑）CHiME（Computational Hearing in Multisource Environments）比赛始办于2011年，由法国计算机科学与自动化研究所、英国谢菲尔德大学、美国三菱电子研究实验室等知名研究机构所发起，比赛的目的是希望学术界和工业届针对高噪声和混响等现象影响下的实际场景提出全新的语音识别解决方案，以进一步提升语音识别的实用性和普适性，属于国际语音识别评测中的高难度比赛。目前CHiME比赛已经举办四届，成为业界影响力最大、参赛队伍最多、水平最高的多通道噪声鲁棒性语音识别比赛。往届的比赛参赛队伍包括了英国剑桥大学、美国卡内基梅隆大学、日本的NTT、德国的RWTH亚琛大学等知名研究机构，国内也有清华大学、中科院声学所、上海交通大学等知名高校和研究所参与。本届CHiME赛事由Google承办，并且Google也安排了相关人员参与了比赛。
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