语音识别 - 翻译成日语

• 音声認識

在 中文 中使用 语音识别 的示例及其翻译为 日语

年，辛顿博士和他的学生帮助微软、IBM和Google突破了语音识别的界限。
年、Hinton博士と彼の学生は、Microsoft、IBM、そしてGoogleが音声認識の限界を押し広げる事を助けました。

让暖和一点”，起亚汽车推出搭载语音识别装置第三代K5.
暖めてくれ」の音声認識を搭載、起亜自が第３世代Ｋ５を発売。

传感器融合：雷达和MEMS麦克风结合音频处理器实现无与伦比的语音识别热点新闻.
センサーの融合：レーダーとMEMSマイクロフォンを音声プロセッサーと組み合わせることにより類のない音声認識を実現。

这款手机现在有三个麦克风，有助于改善语音识别和降噪，重新设计的扬声器在换能器中有五个磁铁，比iPhone4S扬声器小20％。
この電話機には音声認識とノイズリダクションを改善する3つのマイクがあり、トランスデューサに5つの磁石（iPhone4Sスピーカーよりも20％小さい）を備えた再設計されたスピーカーがあります。

通过将这两项服务相集成，您可以利用Lex的自动语音识别(ASR)和自然语言处理(NLU)功能为客户打造自助式体验。
この2つのサービスを統合することで、Lexの自動音声認識(ASR)と自然言語理解(NLU)の性能を利用し、優れたセルフサービスエクスペリエンスを顧客に提供することができます。

语音识别和自然语言理解是计算机科学领域需要解决的一些最具挑战性的问题，需要根据大量数据和基础设施培训复杂的深度学习算法。
音声認識と自然言語理解は、コンピューターサイエンスで解決すべき最も難しい問題の一部であり、膨大な量のデータとインフラストラクチャでトレーニングされた高度な深層学習アルゴリズムが必要です。

这就包括了语音识别、从简单的实际材料中提炼信息、对物体和行为的视觉识别、日常事物的机器人操作和自动驾驶。
この領域に含まれるのは、音声認識や単純な事実関係を示す資料からの情報抽出、物体および行動の視覚認識、日常的な物体のロボット操作、そして自動運転などの技術です。

CNN被用于图像识别、语音识别等各种场合，在图像识别的比赛中，基于深度学习的方法几乎都以CNN为基础。
CNNは画像認識や音声認識など、至る所で使われているもので、画像認識のコンペティションでは、ディープラーニングによる手法のほとんどすべてがCNNをベースとしているほどです。

例如，全球最大的超大规模计算公司最近估计，如果每个用户一天仅花费三分钟时间使用其语音识别服务，他们便需要将数据中心的容量翻倍。
たとえば、世界最大のハイパースケール企業が、すべてのユーザーがその企業の音声認識サービスを1日3分使用するだけで、データセンターの容量を倍にする必要があると最近見積もりました。

由于对NLSR相关的词汇和语法有更大的需求，与外部的语音识别器或“代理”服务器相结合可以获得最好的效果。
NLSRに関連付けられる語彙や文法の要件は多くなるため、NLSRは外部の音声認識サーバーや「プロキシ」サーバーと組み合わせることにより最適に機能します。

近来，已经存在对由麦克风收集的声音信息执行语音识别处理以从声音信息中获得语音识别处理结果的技术(例如，参见专利文献1)。
近年、マイクによって集音された音情報に対して音声認識処理を行うことによって音情報から音声認識処理結果を得る技術が存在する（例えば、特許文献１参照）。

深度学习方法在情感识别领域的普及可能主要归功于其在相关应用中的成功，例如计算机视觉，语音识别和自然语言处理（NLP）。
感情認識の分野における深い学習アプローチの人気は、主にコンピュータビジョン、音声認識、自然言語処理（NLP）などの関連アプリケーションの成功に起因する可能性があります。

自定义识别智能服务(CRIS)，它是可用于为特定的应用程序、环境或用户组定制Microsoft语音识别引擎的服务的预览版本（以下简称“CRIS模型生成器”）；.
CustomRecognitionIntelligentServices(CRIS)(プレビュー):特定のアプリケーション、環境またはユーザーグループ用にマイクロソフトの音声認識エンジンをカスタマイズするために使用できるサービス(「CRISModelBuilder」)。

研究团队利用AI技术之一的“深度学习”技法通过自动分析庞大的语音信息(大数据)的方法提高了语音识别技术的完成度。
研究チームは、ＡＩ技術の一つである「ディープラーニング」手法を活用して、膨大な音声情報（ビッグデータ）を自動分析する方法で音声認識技術の完成度を高めた。

AlexaforBusiness和AmazonLex都采用了Amazon的深度学习功能，这些深度学习功能可以提供自动语音识别(ASR)和自然语言理解(NLU)。
AlexaforBusinessとAmazonLexは、両方とも、自動音声認識(ASR)と自然言語理解(NLU)を備えたAmazonの深層学習機能を使用しています。

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NLP很重要，因为它有助于消除语言上的歧义，并为许多下游应用（例如语音识别或文本分析）在数据中添加有用的数字结构。
NLPが重要な理由は、言語における曖昧さの解消に役立つから、および、数多くの下流側アプリケーション（例：音声認識やテキスト・アナリティクス）にとって有用な数値構造をデータに追加するからです。

凡毫克表示，与此前版本的Android系统相比，最新JellyBean语音识别系统的误差率要低25%左右，而且能让用户更加愿意使用语音命令。
ヴァンホウケ氏によれば、最新版Android（通称JellyBean）における音声認識のエラー率は前バージョンから約25％も低くなり、ユーザーはより快適に音声コマンド機能を利用できるようになったという。

如欲了解语音识别设置说明和Cortana入门指南，请参阅使用Cortana个人数字助手(Windows10).
音声認識をセットアップし、Cortanaの使用を開始する手順については、「UsingCortanaPersonalDigitalAssistant(Windows10)」(Cortanaパーソナルデジタルアシスタントの使用(Windows10))を参照してください。

出现Cortana引导界面后，您可以选择使用Cortana语音识别（如果您的电脑有正常工作的麦克风），或使用您的键盘和鼠标完成设置。
Cortanaの初期画面が表示されたらCortanaの音声認識の使用を選択することができます(お使いのコンピューターでマイクが動作している場合)、またはキーボードとマウスを使用してセットアップを完了します。