第135章 震驚,這個作者居然學會了……

學習使我富裕 第135章 震驚,這個作者居然學會了……

連語法、關鍵詞都不一定看的出來了。

后來一次又一次地把每周獎勵替換成對小C的升級迭代，又融合了后來的語言反應智能模塊。

這下，蘇航是徹底看不懂了。

蘇航在手機上敲著一個語音小程序。

前兩天老媽和他抱怨，這個手機上的字太小了，一些軟件功能也不會用，說明的字體就更小了，每次都要瞇著眼睛才看得清。

蘇航手把手地把每一個常用軟件給老媽講清楚了，還把字體調大，但還是覺得不太保險。

蘇航撓撓頭。

發際線不知不覺上移中……

他只好從比較清楚的方向，語音識別來開展工作。

一開始他以為，語音識別也就那樣吧，應該不難。

不過就是自然語言的處理嘛。

其原理，也就是輸入聲波信號，并將其轉化為文本序列。

而輸入的時候，需要去噪聲。

蘇航之前再數學建模的時候就已經了解過所謂的去噪聲，那時董利老師還特地拿這個問題考了蘇航一下。

有的時候，這個步驟一不小心就跳過了。

聲波中的噪聲就更是格外明顯。

最容易認知到的就是環境噪聲，當然還有一些由于保真啊什么的導致噪聲干擾。

這個蘇航還是會的。

分幀、加窗、預加重、特征提取。

選擇特征參數，基音周期，共振峰，短時平均能量或幅度，線性預測系數，感知加權預測系數，短時平均過零率，線性預測倒譜系數，自相關函數，梅爾倒譜系數，小波變換系數，經驗模態分解系數，伽馬通濾波器系數……

蘇航寫寫畫畫，不得不說，數學真的好用，不愧是第一大理科學類。

數學就像是退而織網一樣，不去想這網有什么用，就慢慢地、自顧自地發展著，等到那一天，漁夫（物理學家等科學家）突然發現這網太好用了，以前想都不敢想的大魚，也可以輕松捕獲，才開始感慨那些看似沒用的數學。

比如黎曼幾何，在數十年后的廣義相對論才體現出它驚人的價值。

以前，數理不分家，漁夫要撈什么樣的魚，就得自己去織網。

而現在，數學似乎和物理分成了兩門學科。

但是實際上，數學卻依舊為所有的學課提供著最有力的工具。

蘇航最初以數學作為突破口，也是存了這樣的心思。

高屋建瓴、居高臨下地從數學入手，對其它專業各個擊破。

把握重點論，抓住主要矛盾，何愁大業不興。

蘇航很快就準備好了信號處理和特征提取。

當然離不開小C的幫忙。

接下來就是測試語音訓練和利用歐氏距離、協方差矩陣、貝葉斯距離來進行失真判決。

通常來說，語音識別技術可以分為三類。

模型匹配、概率統計、辨別器分類。

蘇航選擇的是神經網絡的方法，屬于辨別器分類方法之一。

基于循環神經網絡和長短時記憶模塊進行建模。

循環神經網絡在深度神經網絡的隱層上增加了一個反饋連接，這讓它更加適合用在時序信號的建模上，還有一定的記憶功能，也即可以根據上下文語境來做出判斷和決策。

引入長短時記憶模塊則是為了解決傳統簡單RNN梯度消失等問題。

不過蘇航發現一個問題。

爸媽說話并不算是特別標準的普通話，方言、口音混雜，這也就意味著自己要么自己輸入訓練數據，要么就得找相關公司、領域研究所的數據庫來訓練。

而且訓練數據不一定準確夠用。

比如自己輸入，就這放假七天，就算爸媽一刻不停的說話，連續24小時也沒用啊。

不夠多，最后形成的模型就不夠精確。

更重要的是，這也不足以實現之前的目標。

自己做出來的也只是一個類似于市面上的語音助手，甚至還不如他們的。

所以，蘇航停下筆。

要不花一筆積分吧。

分出一個小小C來？

那這可不就有了一個超智能助手了？

而且，小C強大的學習能力是它最大的優勢。

這讓小C可以不需要預先投喂大量的數據，而是一邊使用，一邊學習改進。

自適應，這才是小C最大的優勢。

而且，有小C跟著爸媽，蘇航也放心一些。

現在網絡詐騙、推銷騙子這么多，蘇航覺得有必要防范一下。

一般的手機助手可能識別不了詐騙，但是小C可以啊。

這就給小C再開一個域名，就開那個法律文書網。

讓小C好好學一學法律規范。

再輸入一些防詐騙手冊和案例教學。

這何愁會被騙啊。

小C的未來不可限量啊，不過得找個時間給它換個載體了。

這臺移動工作站時不時的發燒，蘇航還真擔心哪天就給燒壞了。

說干就干。

蘇航呼出了系統界面。

此時積分已經相當的富余了，畢竟蘇航近期沒有怎么花過積分。

詢問系統，答復果然是肯定的。

而且和以往一樣，允許使用每周獎勵機會來替代部分積分。

蘇航毫不猶豫地用獎勵做了替換。

這周要回家，根本沒怎么好好學習，換來的獎勵說不定又是那種很菜的。

這樣的話，其實就相當于把每周獎勵換成了自己想要的東西。

而且可以用積分來加強。

花在爸媽身上的東西，蘇航果斷地用積分強化了一波。

結果得到的居然是！

加個語音助手吧。

雖然現在手機上也也有一些人工智障，但那個根本滿足不了使用要求。

沒有注釋的源代碼，這就是天書啊。

而且當初小C是以多種語言及其編譯器作為藍本，交由系統和積分進行完善組成的。

之前就嘗試過解析小C，結果很不理想。

在家的日子好無聊。

所以蘇航就參照著小C的語言功能，打算自己弄一個出來。

最起碼的要求是，可以識別語音和他們這的方言，然后在手機里查找到相應的功能。

好在蘇航把小C帶了回來，不然全靠自己弄，那可就難敲代碼了。

蘇航甚至難以理解小C的一些基本代碼原理。

更重要的是，沒有注釋，沒有注釋，沒有注釋。

重要的事情說三遍。

再進一步，那就是根據使用者的要求，來完成使用者想要達成的目標。

所以，蘇航就開始自己弄咯。

而且，小C已經和這臺電腦的操作系統深度綁定，但是從系統界面來看，它又可以隨時剝離，且適配任何系統，只要硬件符合要求。

這就很神奇。

其實小C就足以完成大部分的功能，要是可以分出一個小小C來就好了。

不需要太多的智能，只要語音識別和文檔生成與分析就行了。

進一步就是可以讀出軟件的一些說明，以及解釋一些功能，并做出一些風險性的判斷。

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