对比科大讯飞，云知声等国内语音识别团队的实力表现如何？

　　从实力、应用到生态建设上，科大讯飞更全面也更强。毕竟科大讯飞依托着中科大的人才基础，又是上市公司。目前市面上的智能音箱、机器人产品大部分都是采用科大讯飞的语音系统，有些企业会选择在科大讯飞语音系统基础之上，进行二次开发和优化形成自己的语音内容。
　　除了做语音系统，科大讯飞也在涉及智能硬件的研发和生产，现在讯飞翻译机、阿尔法蛋早教机器人等产品都在进行大力的推广。同时，科大讯飞还在内部成立了服务机器人公司星途科技。
　　云知声成立于2012年，属于人工智能创企，创始人曾在摩托摩拉工作多年，从事语音研究，之后云知声做了云端语音平台。今天还推出了物联网AI芯片UniOne以及面向智能家居的行解决方案雨燕。在2014年初云知声第一次提出＂云+端+芯＂一体化方案，这一方案主要解决三大问题：云能解决终端智能化问题、端能解决AI应用场景化问题、芯片可加速AI应用的落地。
　　在UniOne中，云知声提供了自主研发的面向深度神经网络的AI扩展指令集，通过将多种复杂的AI计算抽象成算子，并在异构架构的硬件中实现。在软件层面，UniOne也进行了不少优化。
　　同时创始人黄伟表示未来两年在智能网联汽车和智慧城市也将推出垂直的行业解决方案。去年云知声的利润已经到到了9位数字，雨燕进入市场后，云知声的利润将会大幅度提升，而这也得益于这款新品可以在将性能10倍级提升的同时成本也将更低，这些都将成为物联网快速铺开的条件。
　　科大讯飞、云知声和思必驰是国内做语音识别的三大巨头，科大讯飞的市值接近…，其他公司的市值也跟着水涨船高。
　　云知声的CEO黄伟说过，人工智能真正落地的一个痛点芯片，没有低成本、低功耗的芯片就不可能赋予智能设备学习的能力。
　　可见语音识别团队的实力如何还是要取决于芯片的制造能力。当然，所有智能电子产品都要依靠芯片。
　　目前市场上智能音箱中芯片方案或是由通用芯片兼顾语音处理，或是由专用语音芯片接招。例如天猫精灵使用的是联发科MT8516语音芯片，小米智能音箱实用的是晶晨A113芯片，百度小度独创了的Endless Conversation 语音交互技术非常吸引眼球。通过这一技术会根据聊天内容，主动与用户搭话，并推荐一些相关内容。可因为技术原因还不能达到对答如流情况，这一瓶颈不仅仅存在于国内，苹果的homepod就经常被人诟病Siri像个智障……
　　上半年，云知声就发布了旗下的第一款芯片：a lot芯片UniOne雨燕，这款芯片在DSP任务加速、minNLP任务加速和利用效率等都有明显的优势。
　　前不久云知声团队还取得了一个新成绩，在国际权威的人脸识别标准评测数据库LFW和Megaface测评上，云知声团队研发的Ufaceid算法性能高达99.8%，98.47%。这个成绩足以展现云知声团队在国际人脸识别研究中真正的技术实力。
　　在这一形势下，国内一众语音技术公司凭借自身在语音识别，自然语言处理，语音交互设计等技术上的积累，实力还是不容小觑的。
　　论实力，无疑科大讯飞在语音识别或者语音合成上的实力是最强的，作为上市公司，以及依托安徽省，依托中科大，他的人才储备无疑是最强的。但是这并不是说其他团队如云知声和他的实力有很大的差距。相反，在一些语音识别的关键指标，如lvcsr的wer，两家实力可以说是旗鼓相当
　　从自己公司调研的情况来看，目前国内的语言识别技术都不强。无论是科大讯飞，阿里，百度，腾讯等等，都不行。虽然官网上给出的案例效果很好，但是真正在业务中使用你就会发现效果是多差。当然有很多国内做语音识别的公司其实都是套壳这些公司的接口，对外宣传是自研的技术。
　　比如当前语音识别中常用的文本转语音和语言转文本。国内的厂商对于方言，少数民族话的识别几乎是完全没效果，甚至对于英文都识别不出来。同理，对于文本转语言，转出的效果一听就是机器人说的。
　　目前来说在语言识别领域，最好的是微软的小冰，可惜他们没商用。
　　一个国内自主研发的语音识别的功能，想要轻松快速的将语音识别成文字的需要。在应用市场或者百度手机助手找到＂录音转文字助手＂来帮助将语音转换成文字能够轻松的帮助你将语音转换成文字，非常的好用。
　　1）在应用市场找到这个工具将它安装在手机之后在语音识别的页面中选择：录音机，就可以录制音频了；
　　2）等待录制结束，这里我们需要将音频文件保存一份，然后进入手机文件库的页面，找到录制的音频；
　　3）点击右上角的转文字字样，就可以将录制好的音频文件转换成文字了；
　　4）最后，我们同样可以进入文字页面，进行翻译、复制、导出等操作。
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