么两样嘛！”
看着眼前林林总总的机械和充满了xapp风格的系统面板和实验装置，他不免自言自语了一声。
将出了汗的双手在裤子上擦干净，他打开了位于实验室中心的那个系统面板。
“x基础电子科技电子交互系统应用：模式识别（一）？”
看到系统面板上唯一的科技成果，李凡愚轻轻的皱了皱眉毛。这个东西听起来很low逼啊有木有？
不管了，先打开看看再说！
用最快的速度点数解锁后，他打开了这个科技成果的说明。
“提示：【电子交互系统应用：模式识别】为x超级电子实验室一阶段基础科技，分为两个分支；一阶段为模式识别下的语音识别系统原理与应用。二阶段为光学识别系统的原理与应用（升级系统至lv8或通过抽奖可获取）。”
“提示：语音识别从属于信号处理科学领域，包含语音学、语言学、数理统计及神经生物学等学科部分理论和应用。本科技可实现全世界各种语言（包括口语）下的逐字逐句信息转化分析。并对口述语言中所包含的要求或询问加以理解，做出正确响应，而不拘泥于所有词的正确转换。
本语音识别系统可从讲叙方式角度可分为孤立词、连接词和连续语音三种。从服务对象、角度可分为特定人与非特定人。（即：系统只针对一个用户或可用于任意用户）
准确识别率99。9999％。”
雾草？
看到这样的说明，李凡愚来精神了！
听着很牛逼啊大胸蝶！
百分之99。9999％？
万足啊有木有！
李凡愚在大学的时候就接触过模式识别技术。
按照课本上的说法是；语音是人类赖以进行思维的主要工具。所以语音识别这一科学与认知科学和人工智能等领域的研究有千丝万缕的联系，是目前发展最迅速的信息科学研究领域中的内容之一。
从上个世纪开始，这个课题就已经被提出来，并且一直在不断完善。
随着语言模型建立技术等成果融入，语音识别研究有了飞跃性的进展。80年代以来，一些比较简单的语音识别系统已进入商品化阶段。90年代语音识别的主攻方向定为连续语音，大词表，非特定人的识别算法和系统开发。
至今，ibm的via voice为代表的“听写机”系统正式投入市场，逐步被人们接受。语音识别、语音合成、多媒体等技术相结合的模式，已经为计算机提供了友好交的互方式。
根据这些来推断，想必tls那个什么劳什子metoo，就是基于这个科技成果研发而来的。
虽然这个语音识别本身是很low的东西，在全世界范围内都已经被科学家和电信服务商们玩儿烂了。但这支持全世界各种语言，包括方言的属性，在李凡愚看来还是有点儿吊吊的。
而且从现在的科技水平看，语音识别的发展最高也还处于让机器“听懂”人类口述的语言，做出相应的反馈阶段。
从这一方面来说，这个科技成果倒也算是处在了前沿、
嗯，就是不知道跟那个什么tsl的metoo，孰胜孰劣？
李凡愚骚骚的想到。
独自在实验室里思考了一番，他便骚笑着将系统面板上的语音识别技术选择了具现。
一瞬间，海量的信息疯狂涌入了他的大脑之中。
。。。。。。
大约半个小时之后，他睁开了眼睛。
“呵呵、感觉还不错！”
在之前，这样的信息流涌入，可是会造成他很大的不适应。类似汽车图纸之类的数据包算是轻的，却仍然会让他头