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这让夜星有些愕然了，小学同学都有？
“幸好你朋友不多，曝出来的资料很少，要不然出了什么丑闻就不好办了。”这个时候林凤琪还有心思开玩笑。
但是夜星却听出了幸灾乐祸的味道，什么叫幸好朋友不多？那后面的丑闻也不能装作没听到啊！夜星颇为无奈的叹了口气，大互联网时代不存在隐私可言。
“这或许是个机会！”林凤琪抿了一口茶水“一个炒作的机会，这可是免费的广告。”
“用我来做宣传？”夜星惊了一下，有些没反应过来。
“主角是你，还有个配角唐雨晨。”
“他？三千万买技术的事？”
林凤琪微微一笑解释道“还有他与其他公司解约，投入到另一家公司的事，以及”
“算了你不用和我说了，头疼。”夜星苦着脸打断了林凤琪的话，这些在他看来最为繁琐不过了。
林凤琪笑着摇了摇头，对于夜星的性格她是越来越清楚了。
“那么敬爱的董事长，等会准备去哪呢？”林凤琪说话的时候，头却转向了写字楼。
“当然是去公司！”
夜星说的义正言辞！
在挥手告别送自己来公司的林凤琪之后，夜星就无法按捺心中的激动了。
刀片式服务器啊！这意味着桎梏鹦鹉发展的硬件需求消失了，至少在未来的一段时间内不用担心。
关于服务器的使用与组装，夜星以前就有了解，即使再有什么不懂的地方，在脑海中还有影这个超级学习系统的帮助。
在一番调整之后，服务器正式进入了工作阶段。听着机箱内强力风扇运转的声音，夜星感觉这是世界上最美的声音不对，仅次于脑海中的那个声音！
将鹦鹉的核心代码转移到服务器之后，夜星的手指便在键盘上不停的敲打了起来，一行行代码快速的写入核心之中，扩充着鹦鹉的智能。
这些知识自然也是来源于学习系统呢，可以这么说即使有程序员站在后面，看夜星的这些代码也不是他们能够看懂的，这不仅仅是算法语言上的差距，更是一种不同于以往的电脑逻辑。
再敲下最后一个回车之后，夜星长出了口气。刚才用老大的心思编写的代码，是语音识别。与传统的语音识别相似的是，它依然是将声音矩阵转换为文本，将每一帧识别成状态，再将状态组合成音素，最后再把音素组合成词语。
不同的是，它不完全依靠于“声学模型”，更不需要构建状态网络，因为它具有一定的自我学习和推理能力，近似的元素完全可以自行解决。
“应该叫智能语音识别！”
夜星一遍检查着代码，一遍喃喃自语。现在市面上的语音系统，更多是依赖网络，因为人在发音的时候往往会存在口音不正、吐字不清的问题，要分析用户说的话必须建立在大数据的前提下，必须录入了足够多的音源。
这种模式不仅低端，而且效率低下，体感也不行。而夜星编写出来的这套，只需要一套最基本的音源，在差别率小于百分之五十的情况下，识别率更高达百分之九十五！
“95%？”夜星自己都有些不信，因为这些数据都是科技树上所记录的，在没有做出实物之前，的确让人怀疑。
没有九十五，也就九十吧？夜星有这个信心。
实践永远是最好的答案。想到这里，夜星便让鹦鹉自行在网上收集语音库，短时间将所有的语音收集完肯定是不现实的，但是可以先弄一些常用语。
夜星决定在常用音源下载完毕之后，立刻着手语音录入功能，他可不想每次下指令还要输入文本，那显的多lwo啊？这就是夜星的思维，一个智能核心他还觉得低端，甚至语音都只是起步！
不得不说，懒是人类进步的阶梯。
在鹦鹉提示搜索完毕之后，夜星就开始了下一步工作，导入音源。听着这些字正腔圆的播报音，夜星有些感叹，鹦鹉的智能程度越来越高了，她都是在正规且专业化的网站收集的，并且还会进行筛选。
在转移到了服务器之后，夜星再次让鹦鹉开始了学习，这次的语音收集不过是个检验。
分解音源，夜星从中提取了很多音素和状态，剩下的工作就是鹦鹉的事了。人工录入是一个繁琐的过程，这绝不是夜星一个人能够完成的工作，好在有了鹦鹉。
工作起来的夜星是忘记时间的，有了服务器的强大计算能力支持，夜星感觉自己的事根本做不完
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这让夜星有些愕然了，小学同学都有？
“幸好你朋友不多，曝出来的资料很少，要不然出了什么丑闻就不好办了。”这个时候林凤琪还有心思开玩笑。
但是夜星却听出了幸灾乐祸的味道，什么叫幸好朋友不多？那后面的丑闻也不能装作没听到啊！夜星颇为无奈的叹了口气，大互联网时代不存在隐私可言。
“这或许是个机会！”林凤琪抿了一口茶水“一个炒作的机会，这可是免费的广告。”
“用我来做宣传？”夜星惊了一下，有些没反应过来。
“主角是你，还有个配角唐雨晨。”
“他？三千万买技术的事？”
林凤琪微微一笑解释道“还有他与其他公司解约，投入到另一家公司的事，以及”
“算了你不用和我说了，头疼。”夜星苦着脸打断了林凤琪的话，这些在他看来最为繁琐不过了。
林凤琪笑着摇了摇头，对于夜星的性格她是越来越清楚了。
“那么敬爱的董事长，等会准备去哪呢？”林凤琪说话的时候，头却转向了写字楼。
“当然是去公司！”
夜星说的义正言辞！
在挥手告别送自己来公司的林凤琪之后，夜星就无法按捺心中的激动了。
刀片式服务器啊！这意味着桎梏鹦鹉发展的硬件需求消失了，至少在未来的一段时间内不用担心。
关于服务器的使用与组装，夜星以前就有了解，即使再有什么不懂的地方，在脑海中还有影这个超级学习系统的帮助。
在一番调整之后，服务器正式进入了工作阶段。听着机箱内强力风扇运转的声音，夜星感觉这是世界上最美的声音不对，仅次于脑海中的那个声音！
将鹦鹉的核心代码转移到服务器之后，夜星的手指便在键盘上不停的敲打了起来，一行行代码快速的写入核心之中，扩充着鹦鹉的智能。
这些知识自然也是来源于学习系统呢，可以这么说即使有程序员站在后面，看夜星的这些代码也不是他们能够看懂的，这不仅仅是算法语言上的差距，更是一种不同于以往的电脑逻辑。
再敲下最后一个回车之后，夜星长出了口气。刚才用老大的心思编写的代码，是语音识别。与传统的语音识别相似的是，它依然是将声音矩阵转换为文本，将每一帧识别成状态，再将状态组合成音素，最后再把音素组合成词语。
不同的是，它不完全依靠于“声学模型”，更不需要构建状态网络，因为它具有一定的自我学习和推理能力，近似的元素完全可以自行解决。
“应该叫智能语音识别！”
夜星一遍检查着代码，一遍喃喃自语。现在市面上的语音系统，更多是依赖网络，因为人在发音的时候往往会存在口音不正、吐字不清的问题，要分析用户说的话必须建立在大数据的前提下，必须录入了足够多的音源。
这种模式不仅低端，而且效率低下，体感也不行。而夜星编写出来的这套，只需要一套最基本的音源，在差别率小于百分之五十的情况下，识别率更高达百分之九十五！
“95%？”夜星自己都有些不信，因为这些数据都是科技树上所记录的，在没有做出实物之前，的确让人怀疑。
没有九十五，也就九十吧？夜星有这个信心。
实践永远是最好的答案。想到这里，夜星便让鹦鹉自行在网上收集语音库，短时间将所有的语音收集完肯定是不现实的，但是可以先弄一些常用语。
夜星决定在常用音源下载完毕之后，立刻着手语音录入功能，他可不想每次下指令还要输入文本，那显的多lwo啊？这就是夜星的思维，一个智能核心他还觉得低端，甚至语音都只是起步！
不得不说，懒是人类进步的阶梯。
在鹦鹉提示搜索完毕之后，夜星就开始了下一步工作，导入音源。听着这些字正腔圆的播报音，夜星有些感叹，鹦鹉的智能程度越来越高了，她都是在正规且专业化的网站收集的，并且还会进行筛选。
在转移到了服务器之后，夜星再次让鹦鹉开始了学习，这次的语音收集不过是个检验。
分解音源，夜星从中提取了很多音素和状态，剩下的工作就是鹦鹉的事了。人工录入是一个繁琐的过程，这绝不是夜星一个人能够完成的工作，好在有了鹦鹉。
工作起来的夜星是忘记时间的，有了服务器的强大计算能力支持，夜星感觉自己的事根本做不完
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