总之，语音识别作为一类重要的基础技术，应用十分广泛，并且己有不少产品为人们所熟知，语音识别产业的增长主要靠渗透率的提升和应用的突破，主要的应用包括语音助手、语音输入、语音搜索等，可应用在各类移动APP应用和终端应用等对人机交互有较高要求的领域。对于语音识别技术而言，率先发展起来的服务机器人和语音助手已占据数据积累的领先地位，在家居、出行、运动等多个场景中，语音交互正在爆发，智能音箱、智能车载、智能手表等产品中，通过接入语音交互技术，实现随身陪伴、语音助理的功能。国内现已涌现出一批发展较好的智能语音相关企业，其中技术领先和产品成熟的企业主要有科大讯飞、百度、小米等。语音识别经过几年的技术积累己相对成熟，厂商仍在发展方言识别等更为精准的识别方式。
- 自然语言处理
简单地说，自然语言处理就是用计算机来处理、理解以及运用人类语言，属于人工智能的一个分支，是计算机科学与语言学的交叉学科。实现人机间自然语言通信意味着要使机器既能理解自然语言文本的意义，也能以自然语言文本来表达给定的意图、思想等。前者称为自然语言理解，后者称为自然语言生成。
无论是实现自然语言理解，还是自然语言生成，都十分困难。从现有的理论和技术现状来看，通用的、高质量的自然语言处理系统仍然是较长期的努力目标，但是针对一定应用，具有相当自然语言处理能力的实用系统已经出现，有些已商品化，甚至开始产业化。
深度学习、算力和大数据的爆发极大地促进了自然语言处理技术的发展。表2-4中是几种常用的深度神经网络NLP模型。
NLP领域还有很多其他种类的深度学习模型，有时候递归神经网络和卷积神经网络也会用在NLP任务中，但没有RNN这么广泛。总之，在自然语言处理领域，多轮对话理解日益完善，但语义理解仍然具有一定的缺陷，距离机器理解人类，实现自然的人机交互还有一些路要走。
第2章 AI产业
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