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語言環境是如此的復雜，而對于那些因受傷或生病而無法說話的人，我們怎樣才能更好的理解他們的想法？他們又如何能更快更有效的表達自己的意圖？

語音和語言是真正鑲在AI皇冠上的明珠，AI領域再沒有比語音和語言研究更具挑戰性的任務。讓機器獲得推理、理解能力，并通過閱讀、交流獲得知識，便是改善人類生活、提高人類生產效率，讓這個世界不再有語言、溝通和理解障礙的最基本的研究領域。對人工智能來說，語音語言技術能夠驅動人工智能進化。

智能語音技術的前提條件

語言是我們日常交流的主要方式，可以讓我們快速了解對方的意圖，并做出適當的反應。但對很多語言障礙者而言，說話這一看似簡單的行為依舊是難以想象的困難。語言是件極其復雜的事情，不僅僅是文字表面上的發音，還與音量、音調、速度、說話環境等眾多因素密切相關。

由于深度學習、大數據和云計算三者的相互促進，才成就了語音技術的進步，成就了人工智能的浪潮。

除了硬件，語音服務平臺也迅速被建立，鍵盤作為輸入系統即將被停留在上個時代，人類將直接用自然語言和機器進行交互，智能家居和車載用品將成為智能語音應用最集中的領域，也即將是人工智能率先爆發的市場。

目前，人工智能目前已經可以提供語音識別、語言響應、智能推薦等功能。而基于用戶的問題數據庫和處理方式的數據庫，未來很多公司的客服完全可以用人工智能來解決。

應理解語音語音技術中的智能化

在未來的某些時候，計算機能夠理解三百種語言，還能夠流利地交流和對話。而且，機器不僅能夠流利地交流和對話，還能夠領會、理解、學習、推論以及能夠在所有科目上都能拿到博士學位。這種知識的獲取、推論超過了任何人的個人能力。當這一刻到來的時候，可以想象人工智能將會有多聰明。

這里的智能有兩個層次。第一個層次是感知智能，它能看，能聽，能聞。緊接著高層次的是認知智能。我們今天所取得的人工智能的突破，大多是在感知層面，例如語音識別、語音合成、計算機視覺。但是在高級推理和知識獲取這些認知能力上，人工智能距離人類的水平還很遠。

從更長遠看，語音、人臉等技術的長期空間，都是將原來只能通過設備傳遞、而不能被設備理解的語音、圖片等信息，逐漸變成可以被機器理解分析的結構化數據，從而大大提高機器對人的了解，給人以更準確的推薦、提高各種信息服務的有效性此處最有想象空間。

新技術正快速推動語音生成設備

隨著語音合成算法的進步及微處理器技術的發展，電子輔助和替代通信系統（AAC）得以快速普及。通信輔助設備也變得越來越小巧，功能也越來越強大。著名物理學家史蒂芬·霍金就使用語音生成裝置與他人進行交流。

在過去幾年中，隨著人工智能技術與語音技術的突破，以及數字設備功能的指數級增長，數字化語音正在改變人們的交流方式，特別是翻譯和醫療等領域。

據相關數據顯示，2017年，語音生成設備市場規模為1．9億美元，預計到2025年將達到3．3億美元。

①智能手機、平板電腦和數字觸摸屏為患者提供更加直接的交流方式。如自閉癥患者可以通過觸摸屏上的物品圖像、活動圖片或符號來表達他們的需求。

②機器學習、自然語言處理和文本預測技術極大地推動輔助通信技術的發展，語音合成應用可以為用戶提供定制化、個性化的服務。

③現在科研人員正在通過腦機接口技術將之變成現實。目前腦控科技已經成為各國科研人員競相研究的前沿課題。盡管大多數研究目前還停留在實驗室階段，一旦該技術成功商業化，癱瘓者、語言障礙者、盲人等群體將迎來生命中的第二個春天。