机器智能的文本、语音和语言识别

世界现在是地球村科技拉近了世界在进步,也有每一天的过去,一个舒适的旅程。语言是最自然的和基本的交流方式,因为它可能会说出任何人,在世界任何地方,立即。说话越来越主要的通信方式与固定或移动电子产品。语言、文本和语音技术已经看到最近明显上升。使用虚拟助理和其他语音设备,利用这些技术现在是爆炸。语音识别技术已经无数跨许多行业使用。目前的大多数商业语音激活系统用于汽车和房屋。

因此,在过去的十年中,有兴趣的上升提高语音接口的功能,使用方法等多模式输入,先进的声学和言论non-acoustic传感器,和先进的人工智能技术对语音识别、语音合成和自然语言处理。同样,深度学习技术已经从根本上改变了领域自然语言生成和转换和解锁新的能力基于庞大的语言语料库和模型。然而,广泛的应用程序使用机器智能实时生成和转换的影响在口语和书面语言还来。这些进步也强调了需要解决的新领域,如使用现代工具和技术来探索信息系统与人工智能和ML维护新时代的技术。

为了建立神经语言合成,生成,和转换模型,考虑影响机器智能的一种更自然的human-AI连接和各种各样的额外的应用程序,这一领域的研究仍处于起步阶段。人工智能正迅速发展成一个强大的工具来解决语音识别、文本分类、和进步的跨学科问题。AI通常定义为人工创建类似人类的智能,可以学习,感知和处理信息。它经常被视为一个强大的计算工具,可以解决许多复杂的问题。

这个研究课题的主要目的是提供一个刺激机器智能的理解方面对文本、语音和语言技术。会话的人工智能,人工讲故事、机器翻译、和其他应用程序,已开展重大努力生成文本和语音。转换的影响同时也被文本和演讲中,理想情况下实时同时保持完整的可理解性,甚至作为一种补充训练数据影响分析人工智能。计算机的能力产生自然语言在各种语言中增加了由于深层神经网络的快速发展。TTS技术,如引起模型和sequence-to-sequence TTS,表明承诺在生产高质量的演讲从文本输入。

关键字:信息提取、机器学习、神经网络、进化计算、计算机视觉、专家系统、语音处理、自然语言处理、自动语音识别

重要提示:所有贡献这个研究课题必须的范围内的部分和期刊提交,作为其使命声明中定义。雷竞技rebat前沿有权指导检查手稿更适合部分或同行评审的期刊在任何阶段。