詢問完專利佈局的細節後，許浪在現場確認起關於語音識別的進度。
林建國快速打開了一份文件，下一刻，螢幕上出現了一份詳細的資料。
文件上有著一系列問題，一些問題點後面已經標註著研發完成，一些則是寫著正在研究中，還有一些則是寫著還存在難點等等。
“目前全球的語音識別技術都在用的隱馬爾可夫模型（H），這個模型本質上是個統計模型，它只能記住哪個音後面跟著哪個音的機率高，根本不理解語言的具體內容，說白了就是把使用者說的話分開一小段計算匹配，看相同長度相同語氣下哪個句子符合，就顯示哪個句子。”
“而更要命的是中文的聲調和口音問題，英語沒有聲調，H處理起來還能湊合，但中文聲調錯了意思完全反過來，比如睡覺和水餃這種，H根本區分不開。”
“市場上的其他語音工具也存在這個問題，就像今年剛被水果公司收購的Siri，還有谷歌剛釋出的語音搜尋，最終展示出來的效果跟我們的差不多，被不少燈塔國使用者罵是垃圾產品。”
“其次，我們沒有合適的中文語音資料庫。”
林建國調出一張表格，繼續介紹著。
“英語有2400小時全球免費使用的語料庫可以進行訓練，但國內並沒有這樣的，需要我們從頭開始。”
“我們嘗試過建立自己的語料庫，找人過來一句一句地錄製，一句一句地標註，讓模型一句一句地學習。”
“但最終的效果並不好，中文博大精深，而且語調或者語法並不講究，同一句話詞語互相調換，內容是一樣的。”
“就算我們投入大量的人力，估計只能覆蓋到一些主流的句子，想要完成絕大部分的語音標註，把準確率提到80%以上，至少需要數千小時的高質量標註語料，就算投入大量人力，沒個1-2年也完成不了。”
“甚至說這些也只能應付正常的普通話，要是有口音，或者使用者的語調不一致，效果也會大打折扣。”
說罷，林建國無奈一嘆。
“哪怕我們完成了這些，還有一個問題暫時無法解決。”
“現在所有語音識別都是雲端處理，手機把語音傳到伺服器，伺服器算完再把結果傳回來，按目前的情況，哪怕我們投入大量資源提升雲端算力，這個模式的計算水平也有限，使用者對著手機喊完，需要延遲2-3秒才有反應。”
“想要實現離線識別更不可能，H模型雖然不算大，但也要佔據大量記憶體和算力，甚至有可能因為大量計算語音識別讓手機直接卡死。”
聽著林建國的訴苦，許浪沒有說什麼，直接接過了電腦，認真地看著那上面標註的各種問題和難點，以及模型日誌裡的引數和底層呼叫邏輯。
林建國也沒有再說什麼，就這麼安靜地看著，內心也開始期待著許浪能夠給出什麼不一樣的解決方案。
畢竟以往作業系統上，或者是其他的研發上，只要有問題，只要找到許浪，基本都能得到一個準確的方向。
許浪繼續認真地看著，等整個文件都看完一遍後，馬上就明白了，這一切的問題都是因為使用H的架構導致的。
H這種舊架構已經跟不上時代了，就算再怎麼調整最佳化也不可能提升多少了，想要破局，那最簡單的辦法就是改造這個架構。
“我明白了，這一切的問題都是因為H架構，只要我們不用H架構，那這些問題都不存在了。”
林建國愣住了，抬起頭一臉震驚地看著許浪。
“許總，不用H用什麼？目前全球都在使用這個技術路線，其他的路線根本就不成熟，要是從頭開始，那需要的時間將會更久。”
許浪沒有回答，而是直接站起身走向對面的會議室。
“建國，把研發團隊各組的負責人叫上，我們去會議室，語音識別的問題我們需要換一個方式，現在的問題太多了。”
很快，研發團隊各組的負責人在林建國的召集下，全部來到了會議室。
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