詢問完專利佈局的細節後，許浪在現場確認起關於語音識別的進度。
林建國快速打開了一份文件，下一刻，螢幕上出現了一份詳細的資料。
文件上有著一系列問題，一些問題點後面己經標註著研發完成，一些則是寫著正在研究中，還有一些則是寫著還存在難點等等。
“目前全球的語音識別技術都在用的隱馬爾可夫模型（HMM），這個模型本質上是個統計模型，它只能記住哪個音後面跟著哪個音的機率高，根本不理解語言的具體內容，說白了就是把使用者說的話分開一小段計算匹配，看相同長度相同語氣下哪個句子符合，就顯示哪個句子。”
“而更要命的是中文的聲調和口音問題，英語沒有聲調，HMM處理起來還能湊合，但中文聲調錯了意思完全反過來，比如睡覺和水餃這種，HMM根本區分不開。”
“市場上的其他語音工具也存在這個問題，就像今年剛被水果公司收購的Siri，還有谷歌剛釋出的語音搜尋，最終展示出來的效果跟我們的差不多，被不少燈塔國使用者罵是垃圾產品。”
“其次，我們沒有合適的中文語音資料庫。”
林建國調出一張表格，繼續介紹著。
“英語有2400小時全球免費使用的語料庫可以進行訓練，但國內並沒有這樣的，需要我們從頭開始。”
“我們嘗試過建立自己的語料庫，找人過來一句一句地錄製，一句一句地標註，讓模型一句一句地學習。”
“但最終的效果並不好，中文博大精深，而且語調或者語法並不講究，同一句話詞語互相調換，內容是一樣的。”
“就算我們投入大量的人力，估計只能覆蓋到一些主流的句子，想要完成絕大部分的語音標註，把準確率提到80%以上，至少需要數千小時的高質量標註語料，就算投入大量人力，沒個1-2年也完成不了。”
“甚至說這些也只能應付正常的普通話，要是有口音，或者使用者的語調不一致，效果也會大打折扣。”
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