蘇州馳聲信息科技有限公司坐落在人杰地靈的江蘇省、蘇州市、吳中區(qū)、蘇州工業(yè)園區(qū)星湖街328號創(chuàng)意產業(yè)園9-902單元，這里環(huán)境優(yōu)美，交通便利，把握市場信息非常靈敏。馳聲是一家專業(yè)的英語聽說測評技術、AI英語口語打分企業(yè)。

馳聲AI英語口語打分的優(yōu)勢在于能夠深入地根據客戶的實際需求和現(xiàn)實問題，及時準確地提供專業(yè)的解決方案。同時，公司始終密切關注IT、軟件、互聯(lián)網行業(yè)發(fā)展的新動態(tài)，并與行業(yè)內知名企業(yè)建立了良好、長期穩(wěn)定的合作關系，為客戶提供專業(yè)、先進的人機對話技術。

延伸內容

詳情介紹：近幾年來，英語語音識別逐漸從實驗室開始走向市場并且成為熱銷產品。而且在眾多行業(yè)領域當中，價格實惠的英語語音識別已經開始慢慢顯露出其強大的技術優(yōu)勢和生命力，這其中很大的功勞都在于語音識別技術的不斷升級和發(fā)展。那么，英語語音識別都采用了哪些方法呢？1、動態(tài)時間規(guī)整法。英語語音識別的方法較簡單，它主要是基于動態(tài)規(guī)劃的思想解決發(fā)音長短不一的模板匹配問題。語音模塊應用動態(tài)時間調整法進行語音識別時，主要是通過比較已經預處理和分幀過的語音測試信號和參考語音模板，獲取它們之間的相似度，并按照某種距離測度得出兩模板間的相似程度并選擇好的路徑。2、矢量量化法。矢量量化法對于英語語音識別而言是一種非常重要的信號壓縮方法，它主要適用于小詞匯量和孤立詞的語音識別。該種方法主要是將若干個語音信號波形組成一個矢量，之后在多維空間中完成整體的量化而達到識別語音的目的。一般語音模塊產品采用矢量量化法，可以大大降低語音識別的復雜度，并實現(xiàn)較大可能的平均信噪比。3、人工神經網絡法。人工神經網絡法本質上其實是一個自適應非線性力學系統(tǒng)，它主要是模擬人類神經活動的原理而具備強大的自適應性和并行性，同時其優(yōu)越的分類能力和輸入輸出映射能力在語音識別中具有強大的吸引力。而且現(xiàn)在人工神經網絡的識別算法研究已經取得了非常顯著的進展，采用這種識別方法的英語語音識別產品的準確率將會得到進一步提高。綜上所述，英語語音識別的方法主要包括動態(tài)時間規(guī)整法、矢量量化法以及人工神經網絡法。正是因為采用這些方法，英語語音識別產品才得以在識別語音方面占據突出優(yōu)勢。

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