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就目前看来，语音系统让使用者心存忧虑的主要问题在于语音设备的抗干扰性和语音的智能识别能力。有时如果遇上些呆萌的语音识别设备，确实容易让人心塞塞的。
而近微软公布了一个关于正在研究的语音翻译软件的视频，此语音系统可以翻译多种语言，甚至达到同声翻译的效果，在发布会上，展示者甚至说了一段中文让语音系统进行翻译，众所周知，中文的行文逻辑与英文完全相反，此语音居然能够正常理解中文并将之翻译，同时声音中保留了展示者的口音、音色和语调，听上去就像本人亲口所说。
微软语音翻译软件采用的是人工神经网络识别技术，人工神经网络技术包括学习和识别两个过程。其中的学习过程，就是使用者按要求念出指定的文本，经过话筒转化为已知的语音信号作为学习样本，经过语音分段，从中求取语音的特征参数(这个过程反复多次，所以也称之为训练)。识别的过程则是，将待测的语音(同样经过话筒)进行语音分段，提取出特征参数，按一定的规则与学习所得的结果进行比对计算，后得出识别的结果。可以看出，学习和识别的过程中，关键是的语音特征参数的求取。
微软本次演示的软件，在人工神经网络技术上更进一步，采用了“深度神经网络(Deep Neural Networks，DNNs)”技术。
就像我们之前所说的，智能语音系统发展大的阻碍就是系统对于语言的识别程度。而现在，微软的语音翻译软件既然可以正确分析语义，那么相信未来也可以成为准确“理解”接收指令的一种模式，这就为智能语音的发展打开了新的局面。的理解力与执行力必然可以成为智能语音致胜的关键。
语音系统日趋的智能化，准确化，这使未来智能语音系统发展将呈现不可预测的能量，无论是智能家居、车联网、智能终端、可穿戴设备或是PC等，都将依赖于它。另外，这一新兴技术和概念也将慢慢深入人们生活之中，成为改变传统观念的必经途径。
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