大数据时代语音技术机遇和挑战
在可以预见的未来几年内，语音技术将渗透到工业、家电、通信、汽车电子、医疗、家庭服务、消费电子产品等众多领域。随着大数据时代的到来和计算能力的大幅提升，语音技术的发展将迎来多个新挑战，具体有以下三方面：
大数据促使语音技术做出哪些改变？随着大数据时代的到来，数据会越来越多，并且会更加接近用户。中国工程院院士高文指出，预计到2020年，整个网络中的各种数据会比现在增加50倍。
据gartner（美国一家从事信息技术研究和咨询的公司）对2014年及未来的重大预测，今年的语音识别应用将会翻倍；到2017年，10%的计算机将具备一定的学习能力；到2020年，从可穿戴设备获取的消费者数据将推动来自全球1000强的5%的销售。
因此，语音技术将会顺应时代的发展，在研发模式上不仅具备大数据处理能力，而且要具备演进式的学习能力。
语音技术可以为大数据时代做些什么？大数据时代网络上的音视频已经达到惊人的规模：在youtube（视频网站）上每天上传的视频已经超过86万小时，而在netflix（在线影片租赁提供商）上人们每天观看的视频节目也已经超过2200万小时。
为了给人们提供操控这些音视频大数据资源的途径，仅仅依靠图像和视频技术远远不够的，语音检索可以为音视频大数据的内容分析和检索提供有效手段。
大数据时代真正语音交互还缺什么？语音交互将会在移动互联网、智能家电、汽车电子、智能客服和可穿戴设备等多个领域得到应用。除了语音识别，真正的语音交互同时还依赖于其它多项技术的发展，如远讲和噪声处理技术、自然口语理解、自动问答、信息检索等。
同时，对于智能眼镜和智能手表等可穿戴设备，语音功能将是必不可少的。但是这些可穿戴设备的续航能力也是绕不开的问题。对资源的消耗能做到多“小”，则是制约是否能得到实用的关键因素。因此，除了语音技术，大数据时代的语音交互还必须得到各种紧密相关技术的支持。
这些挑战同时也为语音技术在大数据时代的发展带来了机遇。上述问题解决了之后，语音技术将会渗透到人类生活的方方面面，为人们的日常生活和工作带来极大便利，进一步推动社会进步。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码，搜微信号：CDAshujufenxi
在大模型从实验室走向生产环境的过程中，“稳定性” 是决定其能否实用的关键 —— 一个在单轮测试中表现优异的模型，若在高并发 ...
2025-10-15在机器学习入门领域，“鸢尾花数据集（Iris Dataset）” 是理解 “特征值” 与 “目标值” 的最佳案例 —— 它结构清晰、维度适 ...
2025-10-15在数据驱动的业务场景中，零散的指标（如 “GMV”“复购率”）就像 “散落的零件”，无法支撑系统性决策；而科学的指标体系，则 ...
2025-10-15在神经网络模型设计中，“隐藏层层数” 是决定模型能力与效率的核心参数之一 —— 层数过少，模型可能 “欠拟合”（无法捕捉数据 ...
2025-10-14在数字化浪潮中，数据分析师已成为企业 “从数据中挖掘价值” 的核心角色 —— 他们既要能从海量数据中提取有效信息，又要能将分 ...
2025-10-14在企业数据驱动的实践中，“指标混乱” 是最常见的痛点：运营部门说 “复购率 15%”，产品部门说 “复购率 8%”，实则是两者对 ...
2025-10-14在手游行业，“次日留存率” 是衡量一款游戏生死的 “第一道关卡”—— 它不仅反映了玩家对游戏的初始接受度，更直接决定了后续 ...
2025-10-13分库分表，为何而生？ 在信息技术发展的早期阶段，数据量相对较小，业务逻辑也较为简单，单库单表的数据库架构就能够满足大多数 ...
2025-10-13在企业数字化转型过程中，“数据孤岛” 是普遍面临的痛点：用户数据散落在 APP 日志、注册系统、客服记录中，订单数据分散在交易 ...
2025-10-13在数字化时代，用户的每一次行为 —— 从电商平台的 “浏览→加购→购买”，到视频 APP 的 “打开→搜索→观看→收藏”，再到银 ...
2025-10-11在机器学习建模流程中，“特征重要性分析” 是连接 “数据” 与 “业务” 的关键桥梁 —— 它不仅能帮我们筛选冗余特征、提升模 ...
2025-10-11在企业的数据体系中，未经分类的数据如同 “杂乱无章的仓库”—— 用户行为日志、订单记录、商品信息混杂存储，CDA（Certified D ...
2025-10-11在 SQL Server 数据库操作中，“数据类型转换” 是高频需求 —— 无论是将字符串格式的日期转为datetime用于筛选，还是将数值转 ...
2025-10-10在科研攻关、工业优化、产品开发中，正交试验（Orthogonal Experiment）因 “用少量试验覆盖多因素多水平组合” 的高效性，成为 ...
2025-10-10在企业数据量从 “GB 级” 迈向 “PB 级” 的过程中，“数据混乱” 的痛点逐渐从 “隐性问题” 变为 “显性瓶颈”：各部门数据口 ...
2025-10-10在深度学习中，“模型如何从错误中学习” 是最关键的问题 —— 而损失函数与反向传播正是回答这一问题的核心技术：损失函数负责 ...
2025-10-09本文将从 “检验本质” 切入，拆解两种方法的核心适用条件、场景边界与实战选择逻辑，结合医学、工业、教育领域的案例，让你明确 ...
2025-10-09在 CDA 数据分析师的日常工作中，常会遇到这样的困惑：某电商平台 11 月 GMV 同比增长 20%，但究竟是 “长期趋势自然增长”，还 ...
2025-10-09Pandas 选取特定值所在行：6 类核心方法与实战指南 在使用 pandas 处理结构化数据时，“选取特定值所在的行” 是最高频的操作之 ...
2025-09-30球面卷积神经网络（SCNN） 为解决这一痛点，球面卷积神经网络（Spherical Convolutional Neural Network, SCNN） 应运而生。它通 ...
2025-09-30
京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号：京B2-20210330
