高屋建瓴、居高临下地从数学入手，对其它专业各个击破。

把握重点论，抓住主要矛盾，何愁大业不兴。

苏航很快就准备好了信号处理和特征提取。

当然离不开小的帮忙。

接下来就是测试语音训练和利用欧氏距离、协方差矩阵、贝叶斯距离来进行失真判决。

通常来说，语音识别技术可以分为三类。

模型匹配、概率统计、辨别器分类。

苏航选择的是神经网络的方法，属于辨别器分类方法之一。

基于循环神经网络和长短时记忆模块进行建模。

循环神经网络在深度神经网络的隐层上增加了一个反馈连接，这让它更加适合用在时序信号的建模上，还有一定的记忆功能，也即可以根据上下文语境来做出判断和决策。

引入长短时记忆模块则是为了解决传统简单梯度消失等问题。

不过苏航发现一个问题。

爸妈说话并不算是特别标准的普通话，方言、口音混杂，这也就意味着自己要么自己输入训练数据，要么就得找相关公司、领域研究所的数据库来训练。

而且训练数据不一定准确够用。

比如自己输入，就这放假七天，就算爸妈一刻不停的说话，连续24小时也没用啊。

不够多，最后形成的模型就不够精确。

更重要的是，这也不足以实现之前的目标。

自己做出来的也只是一个类似于市面上的语音助手，甚至还不如他们的。

所以，苏航停下笔。

要不花一笔积分吧。

分出一个小小来？

那这可不就有了一个超智能助手了？

而且，小强大的学习能力是它最大的优势。

这让小可以不需要预先投喂大量的数据，而是一边使用，一边学习改进。

自适应，这才是小最大的优势。

而且，有小跟着爸妈，苏航也放心一些。

现在网络诈骗、推销骗子这么多，苏航觉得有必要防范一下。

一般的手机助手可能识别不了诈骗，但是小可以啊。

这就给小再开一个域名，就开那个法律文书网。

让小好好学一学法律规范。

再输入一些防诈骗手册和案例教学。

这何愁会被骗啊。

小的未来不可限量啊，不过得找个时间给它换个载体了。

这台移动工作站时不时的发烧，苏航还真担心哪天就给烧坏了。

说干就干。

苏航呼出了系统界面。

此时积分已经相当的富余了，毕竟苏航近期没有怎么花过积分。

询问系统，答复果然是肯定的。

而且和以往一样，允许使用每周奖励机会来替代部分积分。

苏航毫不犹豫地用奖励做了替换。

这周要回家，根本没怎么好好学习，换来的奖励说不定又是那种很菜的。

这样的话，其实就相当于把每周奖励换成了自己想要的东西。

而且可以用积分来加强。

花在爸妈身上的东西，苏航果断地用积分强化了一波。

结果得到的居然是！

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