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天府科技云是一个综合性的科技服务平台，旨在推动科技创新和普及科学知识 ，为个人、企业和公众提供全方位的科技服务。
1 、天府科技云是一个科技资源共享平台 。它集成了各类科研机构 、科技企业的资源 ，为用户提供一站式的科技服务 。用户可以在这个平台上查找和获取最新的科技资讯、研究成果 、技术转让等信息，也可以通过平台与科技专家进行交流和合作。
2 、天府科技云是一个科技创新服务平台 。它不仅提供科技成果的展示和推广 ，还为企业提供技术咨询、项目申报 、知识产权保护等服务 。同时 ，天府科技云还为科技工作者提供职业发展咨询 、科技成果转化等服务，帮助他们更好地实现自身价值。
3、天府科技云是一个科学知识普及平台 。它通过多种形式 ，如科普文章 、科普视频 、在线课程等 ，向公众普及科学知识，提高公众的科学素养 。此外 ，天府科技云还通过组织科技活动、科技竞赛等形式 ，激发青少年对科学的兴趣和热情，培养他们的创新意识和实践能力。
天府科技云平台的功能：
1 、科技服务智能精准供给：天府科技云将科技工作者（团队）上传的“科技所能 ”与广大企业上传的“科技所需 ”进行智能匹配 、精准对接、促成交易，为科技工作者创造财富 ，为企业创造效益 。
2、科研成果智能精准转化：天府科技云通过大数据 、云计算 、人工智能等先进技术 ，将科技工作者在云平台发布的科研成果，智能向全省有潜在需求的所有企事业单位进行“广撒网”式的广泛邀约 ，或者将广大企事业单位发布的其需要的科研成果 ，智能向全省有科研承接能力的所有科技工作者（团队）进行“广撒网 ”式的广泛邀约 。
3、科研项目智能精准承接：天府科技云通过大数据 、云计算 、人工智能等先进技术，将广大企事业单位在云平台发布的其需要破解的科研课题 ，智能精准向有潜在承接能力的广大科技工作者（团队）进行邀约 ，再与有意愿的响应者精准对接洽谈，双方以议价等方式达成合作 ，完成交易 ，以此建立以市场需求为导向的科研项目承接机制。
4、科普服务智能精准直达：天府科技云通过大数据 、云计算 、人工智能等先进技术，广泛汇聚各方科普资源 ，城乡群众通过微信、短信 、APP等方式上传其生产生活状况 ，云平台在此基础上精准标识群众科普需求 、智能精准匹配科普资源，向群众智能精准推送与其生产生活密切相关的科普知识 。
姓名：张璐
学号：19021210845
嵌牛导读?不少同学家里都有AI智能音箱产品，例如天猫精灵、小爱同学 、小度等等 。这些智能音箱不仅便捷了我们的日常生活 ，也因为他们或机智或逗比的回答 ，给用户带来了不少欢乐。
嵌牛鼻子AI智能音箱 、语音唤醒
嵌牛提问语音唤醒技术的原理是什么？
嵌牛正文
“天猫精灵。 ”“哎，在的 ，你说”
“小爱同学 ，定明天早上8点的闹钟 。 ”“好的，已经帮你定好明天早上8点的闹钟 ”
不少同学家里都有AI智能音箱产品 ，例如天猫精灵、小爱同学、小度等等 。这些智能音箱不仅便捷了我们的日常生活 ，也因为他们或机智或逗比的回答，给用户带来了不少欢乐。
这些智能产品中的一项重要的AI能力 ，就叫做语音唤醒 。
首先 ，设备开启并自动加载好资源，这时它处于休眠状态 。然后 ，当用户说出特定的唤醒词时 ，设备就会被唤醒，切换到工作状态等待用户接下来的指令。
这一过程中用户不需要用手接触，直接可以用语音进行操作 ，同时利用语音唤醒的机制 ，设备不用实时地处于工作的状态，从而节省能耗 。
语音唤醒的应用领域比较广泛 ，例如机器人 、手机 、可穿戴设备、智能家居 、车载等 。几乎很多带有语音功能的设备 ，都会需要语音唤醒技术作为人和机器互动的一个开始或入口。不同的产品会有不同的唤醒词，当用户需要唤醒设备时需要说出特定的唤醒词 。
定义
语音唤醒在学术上被称为keyword spotting(简称KWS) ，吴老师给它做了一个定义：在连续语流中实时检测出说话人特定片段 。
这里要注意 ，检测的“实时性”是一个关键点，语音唤醒的目的就是将设备从休眠状态激活至运行状态 ，所以唤醒词说出之后 ，能立刻被检测出来，用户的体验才会更好。
那么 ，该怎样评价语音唤醒的效果呢？通行的指标有四个方面 ，即唤醒率 、误唤醒、响应时间和功耗水平：
?唤醒率，指用户交互的成功率，专业术语为召回率 ，即recall 。
?误唤醒 ，用户未进行交互而设备被唤醒的概率，一般按天计算 ，如最多一天一次 。
?响应时间 ，指从用户说完唤醒词后，到设备给出反馈的时间差。
?功耗水平 ，即唤醒系统的耗电情况。很多智能设备是通过电池供电 ，需要满足长时续航，对功耗水平就比较在意 。
语音唤醒的技术路线
经过长时间的发展 ，语音唤醒的技术路线大致可归纳为三代 ，特点如下：
第一代：基于模板匹配的KWS
训练和测试的步骤比较简单，训练就是依据注册语音或者说模板语音进行特征提取 ，构建模板 。测试时 ，通过特征提取生成特征序列，计算测试的特征序列和模板序列的距离，基于此判断是否唤醒。
第二代：基于HMM-GMM的KWS
将唤醒任务转换为两类的识别任务 ，识别结果为keyword和non-keyword 。
第三代：基于神经网络的方案
神经网络方案又可细分为几类 ，第一类是基于HMM的KWS，同第二代唤醒方案不同之处在于 ，声学模型建模从GMM转换为神经网络模型 。 第二类融入神经网络的模板匹配 ，采用神经网络作为特征提取器。第三类是基于端到端的方案，输入语音 ，输出为各唤醒的概率 ，一个模型解决 。
语音唤醒的难点
语音唤醒的难点，主要是低功耗要求和高效果需求之间的矛盾 。
一方面 ，目前很多智能设备采用的都是低端芯片 ，同时采用电池供电，这就要求唤醒所消耗的能源要尽可能的少。
另一方面 ，用户对体验效果的追求越来越高 。目前语音唤醒主要应用于C端 ，用户群体广泛，且要进行大量远场交互，对唤醒能力提出了很高要求 。
要解决两者之间的矛盾 ，对于低功耗需求 ，我们采用模型深度压缩策略，减少模型大小并保证效果下降幅度可控；而对于高效果需求 ，一般是通过模型闭环优化来实现。先提供一个效果可用的启动模型 ，随着用户的使用，进行闭环迭代更新 ，整个过程完成自动化 ，无需人工参与 。
语音唤醒的典型应用
语音唤醒的应用领域十分广泛，主要是C端产品 ，比如机器人 、音箱 、汽车等 。比较有代表性的应用模式有如下几种：
?传统语音交互：先唤醒设备 ，等设备反馈后（提示音或亮灯），用户认为设备被唤醒了 ，再发出语音控制命令 ，缺点在于交互时间长。
?One-shot：直接将唤醒词和工作命令一同说出，如“叮咚叮咚，我想听周杰伦的歌 ” ，客户端会在唤醒后直接启动识别以及语义理解等服务 ，缩短交互时间。
?Zero-shot：将常用用户指定设置为唤醒词，达到用户无感知唤醒 ，例如直接对车机说“导航到科大讯飞 ” ，这里将一些高频前缀的说法设置成唤醒词 。
?多唤醒：主要满足用户个性化的需求，给设备起多个名字 。
?所见即所说：新型的AIUI交互方式 ，例如用户对车机发出“导航到海底捞”指令后 ，车机上会显示“之心城海底捞 ”“银泰城海底捞 ”等选项，用户只需说“之心城”或“银泰城”即可发出指令。
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评论列表（4条）
我是青鸟号的签约作者“阮怡彤”！
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