再比如寻她、搜猫和可大讯飞，他们三家公司都有自己的输入法，每一个人都说自己的语音识别准确率最高，在手机上用这三种输入法的大有人在，当然虽然在一些环境下用语音输入很是麻烦，但是有一些特定的环境还是很不错的。
所以他们收集到的来自真人的各种场景的语音片段，也是非常丰富的。
像上面的这些公司他们使用深度神经络来训练语音模型，没有任何问题。
但是第二智慧科技没有聊天工具，也没有语音输入法，林奇也想过去这些公司买一些数据，用来训练自己的语音识别库，但是思来想去，还是落了下乘。
第二智慧科技要推出的智能音箱，最主要的一个环节的原料却是从别人那里购买的，虽然没有什么问题，但是林奇总觉得很别扭。
后来林奇也想过去各大站上面爬一些数据，有生物计算机在后面给自己的大力支撑，爬别人的数据，应该很方便。
林奇也真的去这么做了，为了n频率，还特意的n了一些速度。就这样爬了一些数据，但是这些数据拿到手里，林奇发现有一个问题，那就是这些数据很多都是录音棚，或者加工后的数据。
与用户实际生活中，比如在地铁上发的语音，在公交车上发语音，或者在大街上发语音，在家里发语音都不太一样，爬出来的数据很多都没有环境音。
没有环境音本身其实是好的音频，但是对于做语音识别来说这个就非常不合适了，因为做出来的模型不符合人们正常生活，与实际使用场景不符。
那就很尴尬了，就好比你说一个人很厉害，可以用剑杀恶龙，在有恶龙的世界里面，他是当之无愧
第197章 语音识别(2/4)