# 智能语音交互 #
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简介阿里云大模型的基本概况和产品矩阵
阿里云在大模型领域深入研究，推出了通义千问、通义万相、通义听悟等产品，涵盖自然语言处理、图像生成、语音识别等多个方面，同时提供行业专属模型和MaaS平台，致力于为企业和个人用户提供高效、智能的服务。
【AI系统】AI的领域、场景与行业应用
本文概述了AI的历史、现状及发展趋势，涵盖AI系统的初步设计原则，并深入探讨了AI在计算机视觉、自然语言处理和音频处理三个领域的具体应用。同时，文中还介绍了AI在金融、医疗、教育、互联网及自动驾驶等行业中的广泛应用，强调了AI基础设施的重要性及其对企业竞争力的影响。通过阅读本文，读者不仅可以获得系统的AI知识，还能激发对AI系统研究的兴趣，掌握相关的设计原则与方法。
2025年热门智能客服机器人评测：哪款更好用?
2025年，智能客服机器人市场竞争激烈，功能日益强大。主要品牌如合力亿捷、阿里云、华为云、京东京小智和小米商城等纷纷推出具备精准语音识别、语义理解、多渠道接入等功能的产品，广泛应用于电商、金融、零售等领域，显著提升客服效率与客户满意度，降低企业运营成本。
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Android App开发语音处理之系统自带的语音引擎、文字转语音、语音识别的讲解及实战（超详细 附源码）
Android App开发语音处理之系统自带的语音引擎、文字转语音、语音识别的讲解及实战（超详细 附源码）
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人工智能，应该如何测试？（五）ASR 效果测试介绍
ASR是自动语音识别技术，将语音转化为文本，涉及多学科知识。数据收集是关键，包括特定人/非特定人、词汇量大小、发音方式、方言和情感等多种类别，高质量数据成本高。ASR流程包括数据收集、标注、输入算法得到文本输出并评估。常用评估指标有字错率（WER）、字正确率及插入/删除/替换率。数据标注需严格遵循规范，工作量大，而Levenshtein库可用于自动化效果评测。在AI领域，大部分时间投入在数据处理上。
智能语音识别技术的现状与未来发展趋势####
【10月更文挑战第29天】
本文深入探讨了智能语音识别技术的发展历程、当前主要技术特点、面临的挑战及未来发展趋势。通过综述国内外最新研究成果，分析了深度学习在语音识别领域的应用现状，并展望了多模态融合、端到端建模等前沿技术的潜在影响。文章还讨论了隐私保护、数据安全等问题对技术发展的影响，以及跨语言、跨文化适应性的研究方向。
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Hibiki：实时语音翻译模型打破语言交流障碍！支持将语音实时翻译成其他语言的语音或文本
Hibiki 是由 Kyutai Labs 开发的实时语音翻译模型，能够将一种语言的语音实时翻译成另一种语言的语音或文本，支持高保真度和低延迟。
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“企业数字化转型”十大案例！
数字化浪潮正在席卷全球，践行数字化转型和提升企业的运营水平与竞争力，已经成为各国企业角力全球市场的重要议题。为此，很多国家政府都推出了鼓励和推动本国企业数字化转型的相关政策。在国内，旧的增长方式难以为继，企业面临迫切的转型压力，而以数字化转型驱动的业务转型，成为中国企业提高运营水平，迈向新增长模式的重要路径。
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