“不用说，我懂！”
在欧阳香惊讶的眼神中，石磊在她的俏脸上，轻轻吻了一下，“欧阳，再见！”
欧阳呆呆的点头，直到客厅的防盗门，传来了关闭的声音，欧阳香才回过神来。“石磊对不起”
回到景雅苑十栋二零零三房，石磊继续开始编写基于GMM的语音系统，一直到十二点过一些，石磊锁定了一号服务器，走进卫生间洗漱。
第二天要和李知月见面，石磊放弃了熬夜的打算。
躺在床上，石磊暗自想着，李知月究竟有什么事情找他，但无论石磊怎么想，也没有找到一个合适的答案。
最终迷迷糊糊的陷入沉睡，石磊不知道的是，这次李知月的事情，是一个契机
（未完待续。）
HK349 GMM/高斯混合模型和瞳孔追踪
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石磊准备的第二cāo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jīng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cháo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。
关于语音系统。开发出来之后。不仅仅可以引用在《勇者世界》中，还可以应用在很多方面。
特别是结合行为动态识别引擎之后，那就是一个十分强悍的系统。拥有语音识别系统后，石磊便可以语音控制计算机。
到时候，石磊甚至可以一个人