现在的计算机有能力做出有感情的ai吗？

目前还没有任何官方或者小道消息透露出华为在研制自己的光刻机。其旗下公司海思只是在研发芯片，芯片的生产是找台积电代工。个人认为，华为现在并不具备

答案是：现在的计算机没有能力做出有感情的ai人工智能，即类人类的行为、类人类的思考。广义是用于研究、开发用于模拟、延伸和拓展人的智能理论、方法、技术及其应用系统的一门新的技术科学。

现在，人工智能在我们的生活中应用领域非常的广泛，包括机器人领域、语言识别领域、图像识别领域和专家系统。不管是我们经常用到的手机上，还是智能汽车上都可以见到人工智能的影子。比如：语音识别方面，家喻户晓的Siri、小爱同学、天猫精灵、百度小度，经常以逗趣的语言博得我们一笑。它还可以定义于用户个人的回答，就好像它有感情一样。

原理：你每问一个问题，都是通过查找服务器里提前设定好的问答模式回答你的问题。只所以能够马上回复你，是因为现在的服务器处理足够快、还有现在的网速是特别快的。比如:在汽车上，语音识别也不仅仅会卖萌，还会为我们执行一些指令，比如：自动泊车。

其原理是：遍布车辆周围的雷达探头测量自身与周围物体之间的距离和角度，然后通过车载电脑计算出操作流程配合车速调整方向盘的转动。也不用惊讶，因为这套系统并不复杂。以目前的科学技术水平来看，计算机是不能做出有感情的ai，目前的技术下人工智能不可能产生真正的感情。我们可以查找资料得到，人的大脑拥有1000亿个神经细胞，如果把他们排成一条直线，长度将达到1000公里。人的大脑每天可处理8600万条信息，其记忆存储处理超过任何一台电子计算机。每一秒钟，人的大脑中进行着10万种不同的化学反应，大脑神经细胞间最快的神经冲动传导速度为400公里/小时。人体5种感觉器官不断接受的信息中，仅有1%的信息结果大脑处理，其余99%均被筛去。可见，能够产生情感的机器是多么的复杂。

但人工智能会按照我们想法去发展，在现在和未来成为人类的好帮手。

研发光刻机的条件。原因：1、华为是一家以通讯制造为主的企业，其核心重点在于通讯领域，并非计算机的芯片产业。2、光刻机的投入相当巨大，并非华为一家企业能够承受，势必会将华为的发展带入恶性的循环中。光刻机的现状指甲盖大小的芯片，密布着成千上万的线路，无异于米粒中建造一座城市。要做到纹丝不乱，需要极端精准的照相机，光刻机。

光刻机的精度，决定了芯片的上限。高精度的光刻机产自ASML、尼康和佳能三家，而顶级光刻机由ASML独有，可以说ASML一家实力强大到可以轻松碾压其他产商。

目前光刻机的精度可以用这样一个比喻来形容：两架大飞机从起飞到降落，始终齐头并进。一架飞机上伸出一把刀，在另一架飞机的米粒上刻字，不能刻坏。光刻机的技术难度在于“技术封锁”，一台顶级的光刻机关键设备来自于西方发达国家，美国的光栅、德国的镜头、瑞典的轴承、法国的阀件等等，这些都是人类智慧集大成的产物，即便是有全套的图纸，其他人也很难造得出来，就算零件是一样的，也未必能够实现它的精度。一台EUV光刻机重达180吨，超过10万个零件，需要40个集装箱运输，安装调试都要超过一年的时间。

荷兰ASML公司是全球EUV光刻机的唯一供应商，Intel、三星、台积电等公司都要依赖它，近期中芯国际花费12亿美元订购了一台EUV光刻机用于研究7nm及以下的先进工艺。中国光刻机的现状说到国内光刻机的现状不得不提到上海微电子（SMEE），目前仅能够实现90nm的工艺制成。而目前主流的7nm芯片均是由ASML公司EUV光刻机生产。可见，在光刻机上我们还是有相当大的差距的。近期有报道显示，武汉光电国家研究中心研究成功研制出了一台9nm光刻机，但还处于实验室阶段。总结不管是从时间成本还是投入产出比来说，我觉得华为作为一个企业都不太可能去研发光刻机。相信在未来，我们一定可以突破光刻机的极限，无论用电子、离子还是最终放弃硅基。在半导体制造中，光刻只是其中一个环节。另外还有无数先进科技用于前后道工艺。以上是我个人的一些经验和总结，希望能够帮助到大家，如果有不同意见欢迎评论区留言一起讨论。

区别是应用场景不同，chatbot更灵活。应用场景不同：Chatbot通常被设计用于在文字聊天场景中与用户对话，并通过预定义的规则或脚本完成任务。Chatai是一种更复杂的人工智能技术，可以对用户的输入作出更自然和精确的响应。chatbot更灵活：Chatai可以使用深度学习技术，为人类般的意识，能够把自然语言处理、语音识别、个性化推荐、情感识别等技术融合在一起，为用户提供更加智能化的服务。总的来说，Chatai比Chatbot更加灵活和自由，并且更适用于情境更加复杂的场景。

AI翻唱技术的发展将带来以下影响:

正面影响:

1 丰富音乐内容。AI翻唱可以在较短时间内产出大量音乐作品,这可以丰富音乐内容,满足人们多样化的音乐需求。

2 降低音乐创作门槛。AI翻唱可以降低创作音乐的难度和门槛,更多人可以尝试音乐创作,激发创作潜力。

3 驱动相关产业发展。AI翻唱会促进录音棚、音乐工作室等相关产业的发展,产生更广泛的产业影响。

4 促进人工智能进步。音乐翻唱需要语音识别、情感识别、音乐定制等技术,这会推动人工智能在这些领域的进步。

负面影响:

1 音乐原创性下降。过度依赖AI翻唱,人工音乐创作的动力和原创性可能会下降。

2 音乐多样性减弱。如果太多音乐创作者选择AI翻唱,市场上音乐作品的风格可能会趋同,多样性会下降。

3 职业音乐人影响。如果AI翻唱大规模应用,一些职业音乐人的工作可能会受到一定影响,存在一定职业风险。

4 翻唱权利难以界定。AI翻唱涉及到原创音乐的知识产权问题,翻唱权利的界定也会带来较大困难。

5 人工与AI的衔接难度大。人工音乐创作与AI翻唱的有机结合还需要一定时间,这其中的协调和衔接也面临一定困难。

综上,AI翻唱为音乐产业发展和人工智能进步提供了机会,但也存在音乐多样性下降、原创性弱化、职业影响以及其他方面的风险。如何利用AI翻唱推动音乐创新,又避免其负面影响,需要相关主体的共同努力和探索。

做语音质检或语音分析的基础就是把语音转化成文字，再利用文字去做后期的数据分析。语音转文字的准确率也要看当时语音的语速、普通话的标准、噪音等因素，像中金数据引擎撰写的准确率能达到85%以上的就算业内良心商家了，在录音系统中很难达到90%以上这个水平的，那些说能达到90%以上的准确率其实都是不太可能实现的，只是市场宣传听听就好了。

可以把声发射信号分为突发型和连续型两种。

声波信号和声纹信号的区别：

1物理特性不同。

声波信号是一种机械波，具有频率、振幅和波长等物理量；而声纹信号则是人类声音中所包含的个体特征，如声调、音色、语速、语调等。

2应用领域不同。

声波信号在通信、音乐、语音识别等领域有着广泛的应用；而声纹信号则主要用于身份识别、语音识别、情感识别等领域。

3识别方式不同。

声波信号的识别主要依靠声音的高低、响度、音色等特征；而声纹信号的识别则主要依靠声调、音色、语速、语调等个体特征。

4技术难度不同。

声波信号的识别技术相对成熟，已经有了很多应用；而声纹信号的识别技术相对较新，还需要进一步的研究和发展。

5声波信号。

声波信号是指声音在空气、水、固体等介质中传播时所产生的机械波。声波信号的特点是具有频率、振幅和波长等物理量，可以通过声音的高低、响度、音色等特征来进行识别和分析。声波信号在通信、音乐、语音识别等领域有着广泛的应用。

6声纹信号。

声纹信号是指人类声音中所包含的个体特征，如声调、音色、语速、语调等。声纹信号可以用于身份识别、语音识别、情感识别等领域。与传统的密码、指纹等身份识别方式相比，声纹识别具有非接触、非侵入性、易于使用等优点，因此在安全领域有着广泛的应用。

7知识拓展：

声发射法适用于实时动态监控检测，且只显示和记录扩展的缺陷，这意味着与缺陷尺寸无关。而是显示正在扩展的最危险缺陷。这样，应用声发射检验方法时可以对缺陷不按尺寸分类，而按其危险程度分类。

按这样分类，构件在承载时可能出现工件中应力较小的部位尺寸大的缺陷不划为危险缺陷，而应力集中的部位按规范和标准要求允许存在的缺陷因扩展而被判为危险缺陷。声发射法的这一特点原则上可以按新的方式确定缺陷的危险性。

目前的语音技术能力主要包含了四个方面：语音唤醒、语音识别、语音理解和语音合成

语音唤醒

语音唤醒指在待机的状态下，用户说出特定指令（唤醒词）使设备进入工作状态或完成某一操作；当前更多应用于手机、可穿戴设备、车载设备、智能家居等。

1、常见两种唤醒方式：“一呼一答”和“唤醒词+命令词”；即多轮对话（一次唤醒、一个任务、多轮交互）和连续对话（一次唤醒、多个任务，无需唤醒）

2、唤醒词设计原则：易唤醒、低误唤醒 、品牌性、易记易读性

3、华为和苹果手机语言助手唤醒交互：

· 手机的语音助手都是基于特定的人识别，非用户本人无法用同样的唤醒词唤醒手机语音指令，

· 采取的唤醒方式均为“一呼一答”

· 唤醒词设计，华为的“我的荣耀”基于品牌调性，但易读性不强

· 在语音交互过程中，用问答的方式给到用户强反馈，单纯的铃声不足以引起用户触达，通常情况下用户使用语音是在不方便查看手机或者有其他干扰的情况下的。

语音识别

语音识别技术，也被称为 自动语音识别 Automatic Speech Recognition，(ASR)，其目标是将人类的语音中的词汇内容转换为计算机可读的输入，例如按键、二进制编码或者字符序列。与说话人识别及说话人确认不同，后者尝试识别或确认发出语音的说话人而非其中所包含的词汇内容。

1、语音识别包括两个阶段 ：训练和识别。

训练阶段：收集大量的语音语料，经过预处理和特征提取后得到特征矢量参数，最后通过特征建模达到建立训练语音的参考模型库的目的。

识别阶段：将输入语音的特征矢量参数和参考模型库中的参考模型 进行相似性度量比较，把相似性最高的输入特征矢量作为识别结果输出。

2、语音识别对象：特定人识别（手机语音助手，设定只识别手机用户个人的声音）、非特定人识别（语音搜索，识别搜索词）。

特定人识别是指识别对象为专门的人，非特定人识别是指识别对象是针对大多数用户，一般需要采集多个人的语音进行录音和训练，经过学习，达到较高的识别率。

3、基于现有技术开发嵌入式语音交互系统，目前主要有两种方式：

一种是直接在嵌入式处理器中调用语音开发包；另一种是嵌入式处理器外围扩展语音芯片。第一种方法程序量大，计算复杂，需要占用大量的处理器资源，开发周期长；

第二种方法相对简单，只需要关注语音芯片的接口部分与微处理器相连，结构简单，搭建方便，微处理器的计算负担大大降低，增强了可靠性，缩短了开发周期。

语音理解

语义理解是指机器能够结合上下文，自然地理解用户的需求，并能给出正确以及人性化的反馈。

语音合成

语音合成是通过机械的，电子的方法产生人造语音技术。语音合成的关键点是真人音色模拟，一致性、流畅性、稳定和有情感。

语音合成，又称 文语转换（Text to Speech）技术 ，能将任意文字信息实时转化为标准流畅的语音朗读出来，相当于给机器装上了人工嘴巴。它涉及声学、语言学、 数字信号处理 、计算机科学等多个学科技术，是 中文信息处理 领域的一项前沿技术，解决的主要问题就是如何将文字信息转化为可听的声音信息，也即让机器像人一样开口说话。

TTS结构

语言处理

在文语转换系统中起着重要的作用，主要模拟人对自然语言的理解过程——文本规整、词的切分、 语法分析 和 语义分析 ，使计算机对输入的文本能完全理解，并给出后两部分所需要的各种发音提示。

韵律处理

为合成语音规划出音段特征，如音高、音长和音强等，使合成语音能正确表达语意，听起来更加自然。

声学处理

根据前两部分处理结果的要求输出语音，即合成语音。

在人工智能出现之前，机器智能处理结构化的数据（例如 Excel 里的数据）。但是网络中大部分的数据都是非结构化的，例如：文章、、音频、视频…

在非结构数据中，文本的数量是最多的，他虽然没有和视频占用的空间大，但是他的信息量是最大的。

为了能够分析和利用这些文本信息，我们就需要利用 NLP 技术，让机器理解这些文本信息，并加以利用。

每种动物都有自己的语言，机器也是！

自然语言处理（NLP）就是在机器语言和人类语言之间沟通的桥梁，以实现人机交流的目的。

人类通过语言来交流，狗通过汪汪叫来交流。机器也有自己的交流方式，那就是数字信息。

不同的语言之间是无法沟通的，比如说人类就无法听懂狗叫，甚至不同语言的人类之间都无法直接交流，需要翻译才能交流。

而计算机更是如此，为了让计算机之间互相交流，人们让所有计算机都遵守一些规则，计算机的这些规则就是计算机之间的语言。

既然不同人类语言之间可以有翻译，那么人类和机器之间是否可以通过“翻译”的方式来直接交流呢？

NLP 就是人类和机器之间沟通的桥梁！

为什么是“自然语言”处理？

自然语言就是大家平时在生活中常用的表达方式，大家平时说的「讲人话」就是这个意思。

NLP 有2个核心的任务：

自然语言理解就是希望机器像人一样，具备正常人的语言理解能力，由于自然语言在理解上有很多难点(下面详细说明)，所以 NLU 是至今还远不如人类的表现。

自然语言理解的5个难点：

想要深入了解NLU，可以看看这篇文章《一文看懂自然语言理解-NLU（基本概念+实际应用+3种实现方式）》

NLG 是为了跨越人类和机器之间的沟通鸿沟，将非语言格式的数据转换成人类可以理解的语言格式，如文章、报告等。

NLG 的6个步骤：

想要深入了解NLG，可以看看这篇文章《一文看懂自然语言生成 – NLG（6个实现步骤+3个典型应用）》

情感 分析

互联网上有大量的文本信息，这些信息想要表达的内容是五花八门的，但是他们抒发的 情感 是一致的：正面/积极的 – 负面/消极的。

通过 情感 分析，可以快速了解用户的舆情情况。

聊天机器人

过去只有 Siri、小冰这些机器人，大家使用的动力并不强，只是当做一个 娱乐 的方式。但是最近几年智能音箱的快速发展让大家感受到了聊天机器人的价值。

而且未来随着智能家居，智能 汽车 的发展，聊天机器人会有更大的使用价值。

语音识别

语音识别已经成为了全民级的引用，微信里可以语音转文字， 汽车 中使用导航可以直接说目的地，老年人使用输入法也可以直接语音而不用学习拼音…

机器翻译

目前的机器翻译准确率已经很高了，大家使用 Google 翻译完全可以看懂文章的大意。传统的人肉翻译未来很可能会失业。

NLP 可以使用传统的机器学习方法来处理，也可以使用深度学习的方法来处理。2 种不同的途径也对应着不同的处理步骤。详情如下：

方式 1：传统机器学习的 NLP 流程

方式 2：深度学习的 NLP 流程

英文 NLP 语料预处理的 6 个步骤

中文 NLP 语料预处理的 4 个步骤

自然语言处理（NLP）就是在机器语言和人类语言之间沟通的桥梁，以实现人机交流的目的。

NLP的2个核心任务：

NLP 的5个难点：

NLP 的4个典型应用：

NLP 的6个实现步骤：

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自然语言处理是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。它研究能实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法。自然语言处理是一门融语言学、计算机科学、数学于一体的科学。因此，这一领域的研究将涉及自然语言，即人们日常使用的语言，所以它与语言学的研究有着密切的联系，但又有重要的区别。自然语言处理并不是一般地研究自然语言，而在于研制能有效地实现自然语言通信的计算机系统，特别是其中的软件系统。因而它是计算机科学的一部分。

自然语言处理（NLP）是计算机科学，人工智能，语言学关注计算机和人类（自然）语言之间的相互作用的领域。

维基百科版本

自然语言处理（NLP）是计算机科学，信息工程和人工智能的子领域，涉及计算机与人类（自然）语言之间的交互，特别是如何对计算机进行编程以处理和分析大量自然语言数据。自然语言处理中的挑战通常涉及语音识别，自然语言理解和自然语言生成。