据外国知名媒体报道，在美国波士顿举行的Re-Work深度学习峰会上，高通的人工智能研究员克里斯洛特展示了自己团队最近在语音识别计划方面取得的突破性新进展。
这种语音识别系统适用于智能手机和其他的便携式移动设备，由两个神经网络组成：循环神经网络和卷积神经网络。听起来很深奥的样子，那么这两个神经网络到底是什么？小编查阅资料告诉你，通俗的讲，循环神经网络就是利用自身内存来处理信息的网络，而卷积神经网络则是模仿人类大脑中神经元之间的联系，从而建立起各网络节点之间的关联。研究员克里斯洛特称，这种语音识别系统对单词和短语的识别率已经能够达到95%，近乎完美。
洛特这样形容，“它可以学习你使用设备的习惯，还能够根据你的习惯来进行个性化设置。”
洛特还提到，现在大多数语音识别系统都是在云端进行计算过程，但是他们不太会自主的分析这些收到的指令，而只是作为一个跳板将这些指令传输到运行复杂算法的大型机器设备上进行运算。对于一些用户来讲，这种将数据传输到云端然后再进行运算的方式可能会造成他们隐私泄露的危险，所以它们不得不开始重新审视这种语音传输方式。
早在2016年，美国亚利桑那州调查一宗谋杀案时就在征得被告的同意下访问了一台亚马逊的语音信箱，结果获得了许多原始的语音数据，这的的确确会给用户造成一些隐私上面的麻烦。

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识别率95%，这不快赶上科大讯飞几年前的水平了。

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