安徽省智能语音产业竞争力分析及发展建议
的突飞猛进还依赖于数字信号处理、人工智能、大数据合成等领域技术的突破[5]。数字信号处理主要用来解决语音特征参数的提取问题，人工智能的运用用来加强机器对自然语言的理解，大数据合成技术用是机器进行语义识别所需的样本学习训练的技术基础。由于深度神经网络（DNN）能较好的模拟人脑神经元多层深度传递的过程，DNN开始被运用到语音识别领域中。有研究结果表明，DNN技术将提高语音识别准确率30%左右并提高语音识别的速度。国内语音厂商应注重上述技术的研究突破并加强技术集成。
2.积极组建智能语音专利池
国内的清华大学、中国科学院声学研究所、科大讯飞、中科信利、捷通华声、等企事业单位已经积累了一定的语音技术核心专利拥有量，在中文语音识别领域优势明显。国内智能语音行业联盟应利用好专利优势加快组建智能语音专利池，制定专利人入池标准，吸收语音技术专利权人加入联盟，联盟内部成员可以免费共享其他专利权人的专利技术，联盟外部其他
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