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對於杜克這個小兄弟，他心中其實還是很牽掛，現在聽說杜克也混得不錯了，心中這份喜悅隔著幾千里傳過來杜克感覺到也是滾燙滾燙的。
&ldo;好說，堅決按照武哥的指示精神辦!什麼時候有機會回成都，絕對龍蝦侍候，不醉不歸!&rdo;杜克笑著說道。他們倆分別也沒有幾天，閒扯了幾句就把彼此境況通報了。
第十四章 突破!新輸入法神器
杜克進入一種入魔一樣的研究狀態，他現在的時間非常寶貴，完全沒有多少可以浪費的空間，所以在吃完後就迅速回到自己那個小小的家裡。坐在24小時不間斷下載的電腦面前，他瘋狂搜尋下載各種語音片段資料，交給克里進行語音語義分析及基礎知識庫的建設。
自從搬到出租屋後杜克已經瘋狂在網上下載了數千各種環境和語境下的語音片段，從電視電臺新聞片段到影視劇對白、動物世界或是國家地理頻道的科教解說片段，以及各種偷拍、自拍、偽自拍生活現場片段，感謝酷溜土豆、youtube，還有bt和電驢，讓杜克知道原來世界還有如此豐富多彩聲音。
杜克收集的如此眾多聲音索材對於克里處理能力來說卻彷彿是滄海一粟，往往剛剛輸入進去，克里就運算解析出來該片段的語音語義特徵，從而為語音識別的語音語義特徵庫增加一份新的標本元素，越是不同的語音片段越有價值。
這就像一個人生活過的地方越多，就越能聽出不同地方口音是一個道理，每個聲音都是有一些特殊特徵和普遍特徵構成的，現在的語音識別軟體對於標準發音的識別率其實已經很不錯了。
如ib在很多年前就推出語音識別輸入系統viavoice，在安靜環境和標準發音情況下軟體識別率可以達到實用級別。
可惜實際運用環境不會那麼理想，而是就像杜克寢室中4個人一樣千差萬別，雖然大家說的都是中國話，但是四個來自不同地方的人的口音卻大相逕庭，剛剛住在一起的時候四個人溝通經常有些問題，但是大家很快就適應下來。
人腦強悍的學習能力絕對不是當今電腦所能夠比擬的。而現有的語音識別軟體卻沒有這麼強悍的學習適應能力，也就是說它沒有用來識別這種語音特徵差異的知識庫，當然就無法將一些未知型別的發音很好的識別出來。
不同口音的識別和環境噪音的排除是語音識別倆個難題，要解決這些問題需要大量的第一手語音資料片段來建立一個海量的語音特徵知識庫，或者是開發出像克里這般高度智慧的超級電腦。
克里根據杜克下載的理論資料，結合各種語音片段分析，不斷對語音識別基礎演算法進行了更新，並且生成不同的語音識別模擬器--這是主要考慮到地球現在主流電腦的運算水平比起克里來說實在太低階。
以模擬iphone4s的50運算能力為最低基準，克里模擬出不同效能情況下該語音識別演算法的準確率和反應時間，原始版本從最初基準效能下5秒內能夠達到90的識別準確率--當然這個成績已經遠超現在地球上所有語音識別軟體水準。
要知道這個90準確率是用數千段不同語境的不同口音中英文語音資訊進行模擬識別檢驗，也就是說基本上考慮了各種口音及噪音的過濾處理。
這個成績已經比現在只會聽英文的蘋果siri要強多了，畢竟siri現在能夠識別的也是比較標準的英文發音。不信你拿印度口音和新加坡口音的英語錄音片段試試看siri能夠識別出多少來。
如果是在一臺模擬效能接近雙核2g以上主頻電腦上，這個指標的識別水平將會提升到2秒以內達到97以上準確率，反應時間同識別準確率其實有些衝突，因為要識別更加準確必須要原始版本的語音語料庫基礎資料來源更加豐富
