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神经网络需要数据进行练习
语音识别技术取得的大部分进展都要归功于神经网络的魔力，后者是一种人工智能形式，基于人脑架构。神经网络的学习不需要接受明确的程序化定制，但是一般需要庞大而且种类丰富的数据。在神经网络架构下，语音识别引擎处理的问题越多，它就能更好地理解不同的声音，进一步接近在多种环境下，与多种语言自然对话的目标。
因此，全球科技公司都在争相收集各种声音。“我们在系统中放入的数据越多，它的表现就越好，”百度科学家吴恩达表示，“这也是为什么语音识别是这么一种资本密集型技术的原因，并不是有太多机构拥有这么多的数据。”
尽管科技行业在上世纪90年代就开始认真地研究语音识别技术，但是微软等公司依靠的语言数据联盟(Linguistic Data Consortium)等研究所的公开可用数据。语言数据联盟是一个语音和文本数据仓库，创建于1992年，获得了美国的支持，属于宾夕法尼亚大学。随后，科技公司开始收集他们的自主语音数据，部分来自志愿者。这些志愿者读出自己的声音，然后由科技公司录制。现在，语音控制软件开始走俏，它收集的大部分数据来自公司的自主产品和服务。
当你使用语音指令在手机上搜索一些东西，播放歌曲或者导航时，科技公司可能就在录制你的声音。苹果、谷歌、微软以及亚马逊强调，他们对用户数据进行匿名化处理，以保护用户的隐私。当你向Alexa询问天气或者足球比赛比分时，它就会利用你的问题改进对自然语言的理解。“借助这一设计，你使用的越多，Alexa就变得越智能，”Alexa项目科学家尼克·斯特罗姆(Nikko Strom)表示。


SP
SP是Service Provider(服务提供者）的缩写，是指电信增值服务提供商，即通过运营商提供的增值接口为用户提供服务，然后由运营商在用户的手机费和宽带费中扣除相关服务费，后运营商和SP再按照比例分成。
从企业业务开展的角度来看，目前SP可以分成三大类：
门户型 SP就是由门户网站提供的短信服务。主要有搜狐、新浪、网易、网、Tom等几家。其短信服务的内容主要有铃声、图片、文字传情、新闻、游戏等，这些需要不断补充素材的服务是这些门户型 SP的专长；
型 SP以短信作为主业的公司。从提供的服务品种来看，型 SP和门户型 SP几乎完全重合。但从具体的业务来看，型 SP的优势在于需要不断创新的技术性、创意性服务；
专项型 SP代表是腾讯公司。腾讯和其他的短信服务商不同，没有常见的图片、铃声、游戏等业务，只专注于自己具有垄断优势的 衍生短信服务。
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