ps：恳请正版订阅《黑客》，这对《黑客》十分重要，对幕山十分重要。《黑客》能够走到多远，全部在于正版订阅有多少，真心恳请支持.
石磊准备的第二cao作系统，是基于gmm/高斯混合模型的计算方式，主要用于开发语音系统。
所谓的高式混合模型，是一种用高斯概率密度函数jing确的量化事务，将一个事务分解成若干个高斯概率密度函数，也就是正态分布曲线，而形成的一种模型。 . .
gmm模型通常用作语音识别，在计算机领域中，获得了广泛的应用。虽然gmm模型制作的语音识别，会有大约2030%的错误识别率，但只要语音足够标准，而且配合行为动态识别引擎监控唇语，这个错误识别率会大大的降低。
唇语方面的嘴唇行为动态，通过行为动态识别引擎，完全可以捕捉成功的识别。至于语音命令足够标准，那就不是石磊可以控制的了，毕竟各地方言不同，只能基于普通话为标准。
石磊可以肯定的给予回应，想要玩好《勇者世界》，那么一定要有一口标准的普通话。也许随着《勇者世界》的风靡，在夏国境内，还会掀起一股学习普通话的热chao呢！
如果真是这样，《勇者世界》有可能会得到夏国官方的推荐，若真的可以得到官方推荐，那《勇者世界》绝对会飞黄腾达！ . .
gmm高斯混合模型并不复杂，在自然语言处理中，这只是浅层学习神经网络。在零六年的时候，加拿大多伦多大学的教授，在顶级科学刊物《科学》上，发布了一篇名为学术论文。其中介绍了深层学习神经网络的问题。很多隐层的人工神经网络具备优秀的特征学习能力，学习得到的特征对数据有更本质的刻画。这就是与浅层学习神经网络对应的深层学习神经网络。
石磊重生之前，2012年的时候，由斯坦福大学和一名大规模计算机系统专家，共同使用16000个core.cpu，建造的名为deep.neural.works/深层神经网络模型，曾经做出过从英文同声翻译至夏国语，这个翻译过程十分流畅，根本没有半分卡顿，错误率方面连百分之一都不到！
天使议会的那个伪人工智能。便是使用dnn深层神经网络模型构建的！
可惜石磊暂时没有时间，开发基于dnn的深层神经网络模型，只能做基于gmm的浅层神经网络，制作语音识别系统，然后利用行为动态识别引擎。识别唇语的方案，减少识别错误率。
本章未完，请翻下一页继续阅读.........