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深度学习的数据集分为三类：图像处理、自然语言处理和音频/语音识别处理。
在语音识别中，丰富的样本数据是推动系统性能快速提升的重要前提，但是语料的标注需要长期的积累和沉淀，大规模语料资源的积累需要被提高到战略高度。
相对系统地介绍语音识别的基本原理和多种深度模型是如何运用在语音识别当中的，也会对现在语音识别技术所面临的问题加以阐述。
语音识别算法的主要过程有: 语音输入、预处理、特征提取、模型匹配、输出结果。
数据堂根据公开资料统计出国内20家声纹识别企业，这些企业几乎可以分为三大类，一是成立于2000年左右的以科大讯飞为代表的老牌语音厂商;二是成立于2000年~2010年的深耕声纹技术的厂商;三是2012年之后借着AI东风成立的初创企业。
同属于生物识别技术，与火爆的人脸识别相比，声纹识别表现得很低调，然而并不影响这一黑科技魅力的散发
近些年，随着语音识别技术的快速发展，智能语音的应用越来越广泛
更高质量的数据 更有竞争力的AI
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