From Technologies to Application Scenarios: Bridging Speech Gaps

李錦輝教授在2017年杭州云栖大会上的分享《From Technologies to Application Scenarios: Bridging Speech Gaps》深入探讨了人工智能（AI）领域的新研究趋势与商业机遇，特别是聚焦于语言和多媒体技术的最新进展。他分析的关键技术包括深层神经网络（DNNs）、自然用户界面（NUI）以及自动语音识别（ASR），这些技术都是推动智能语音交互发展的重要基石。

• 深层神经网络（DNNs）：DNNs是机器学习中的一种模型，尤其在语音识别、图像识别等领域展现出了强大的性能。它们能够通过多层非线性处理单元来学习复杂的数据表示，极大地提高了识别和生成任务的准确性。

• 自然用户界面（NUI）：NUI旨在使人类与计算机的交互更加自然和直观，超越传统的鼠标和键盘输入方式。它包括语音识别、手势识别、面部表情识别等，使得用户可以通过更接近人与人交流的方式与设备互动。

• 自动语音识别（ASR）：ASR技术能够让机器理解并转换人类的语音为可操作的文本信息，是实现智能语音助手、语音搜索、语音控制等应用的核心技术。随着DNNs的应用，ASR的准确率得到了显著提升，促进了其在各种场景下的广泛应用。

李教授的分享不仅涵盖了这些核心技术的最新进展，还探讨了如何将这些技术应用于实际场景中，以“桥梁”角色连接技术与应用场景，解决语音技术的实际应用难题，推动AI技术在更多领域的商业化落地。对于希望深入了解或利用这些技术的企业和个人来说，他的见解提供了宝贵的指导和启发。

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