Voiceprint Recognition

[title]AI数字人-定义数字世界中的你[heading2]一、数字人简介[heading4]1.2算法驱动的数字人这类数字人强调自驱动，人为干预更少，技术实现上更加复杂，一个最简单的算法驱动的数字人大致流程如下：其中三个核心算法分别是：1.ASR(Automatic Speech Recognition，语音识别)：我们希望和数字人的交互跟人一样以对话为主，所以算法驱动的第一步就是语音识别，它能将用户的音频数据转化为文字，便于数字人理解和生成回应。2.AI Agent（人工智能体）：充当数字人的大脑，可以直接接入大语言模型，强调Agent的概念是为了让数字人拥有记忆模块等更加真实。3.TTS(Text to Speech，文字转语音）：数字人依靠LLM生成的输出是文字，为了保持语音交互一致性，需要将文字转换为语音，由数字人。

[title]软件2.0（Software 2.0）[heading2]转变进行时图像识别：图像识别之前常常是由特征工程组成的，只是在最后加入一点点机器学习（比如：SVM）。之后，通过使用更大的数据集（比如ImageNet）和在卷积神经网络结构空间中进行搜索，我们发现了更强大的视觉特征。最近，我们甚至不再相信自己手写的网络结构，而开始用[类似的方法](https://arxiv.org/abs/1703.01041)[搜索](https://arxiv.org/abs/1703.01041)（最优网络结构）。语音识别：以前的语音识别工作，涉及到大量的预处理工作、高斯混合模型和隐式马尔科夫模型，但是现在，几乎只需要神经网络。还有一句与之非常相关的搞笑名言，是1985年Fred Jelinek所说：“每当我开除一个语言学家，我的语音识别系统的性能就会提高一点”。语音合成：历史上，语音合成一直采用各种拼接技术，但是现在，SOTA（State Of The Art）类型的大型卷积网络（比如[WaveNet](https://deepmind.com/blog/wavenet-launches-google-assistant/)）可以直接产生原始音频信号输出。机器翻译：机器翻译的实现之前常常采用基于短语的统计方法，但是神经网络正迅速占领了统治地位。我最喜欢的网络结构就与[多语言](https://arxiv.org/abs/1611.04558)[训练](https://arxiv.org/abs/1611.04558)有关：一个模型就可以把任意源语言翻译成任意目标语言，并且只需要很弱的监督（甚至是[完全的无监督](https://arxiv.org/abs/1710.11041)）。

嵌入（Embedding）是文本的数字表示，可用于衡量两段文本之间的相关性。我们的第二代嵌入模型text-embedding-ada-002旨在以一小部分成本取代之前的16种第一代嵌入（Embedding）模型。嵌入（Embedding）可用于搜索、聚类、推荐、异常检测和分类任务。您可以在[公告博客文章](https://openai.com/blog/new-and-improved-embedding-model)中阅读有关我们最新嵌入模型的更多信息。