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“那么敬愛的董事長，等會準備去哪呢？”寧熙言說話的時候，頭卻轉向了寫字樓。

“當然是去公司！”

羅輯說的義正言辭！

……

在揮手告別送自己來公司的寧熙言之后，羅輯就無法按捺心中的激動了。

刀片式服務器啊！這意味著桎梏小音發展的硬件需求消失了，至少在未來的一段時間內不用擔心。

關于服務器的使用與組裝，羅輯以前就有了解，即使再有什么不懂的地方，在科技樹中也能找到相應的知識。

在一番調整之后，服務器正式進入了工作階段。聽著機箱內強力風扇運轉的聲音，羅輯感覺這是世界上最美的聲音……不對，僅次于腦海中的那個聲音！

將小音的核心代碼轉移到服務器之后，羅輯的手指便在鍵盤上不停的敲打了起來，一行行代碼快速的寫入核心之中，擴充著小音的智能。

這些知識自然也是來源于科技樹，可以這么說即使有程序員站在后面，看羅輯的這些代碼也不是他們能夠看懂的，這不僅僅是算法語言上的差距，更是一種不同于以往的電腦邏輯。

再敲下最后一個回車之后，羅輯長出了口氣。剛才用老大的心思編寫的代碼，是語音識別。與傳統的語音識別相似的是，它依然是將聲音矩陣轉換為文本，將每一幀識別成狀態，再將狀態組合成音素，最后再把音素組合成詞語。

不同的是，它不完全依靠于“聲學模型”，更不需要構建狀態網絡，因為它具有一定的自我學習和推理能力，近似的元素完全可以自行解決。

“應該叫智能語音識別！”

羅輯一遍檢查著代碼，一遍喃喃自語。現在市面上的語音系統，更多是依賴網絡，因為人在發音的時候往往會存在口音不正、吐字不清的問題，要分析用戶說的話必須建立在大數據的前提下，必須錄入了足夠多的音源。

這種模式不僅低端，而且效率低下，體感也不行。而羅輯編寫出來的這套，只需要一套最基本的音源，在差別率小于百分之五十的情況下，識別率更高達百分之九十五！

“95%？”羅輯自己都有些不信，因為這些數據都是科技樹上所記錄的，在沒有做出實物之前，的確讓人懷疑。

沒有九十五，也就九十吧？羅輯有這個信心。

實踐永遠是最好的答案。想到這里，羅輯便讓小音自行在網上收集語音庫，短時間將所有的語音收集完肯定是不現實的，但是可以先弄一些常用語。

羅輯決定在常用音源下載完畢之后，立刻著手語音錄入功能，他可不想每次下指令還要輸入文本，那顯的多low啊？這就是羅輯的思維，一個智能核心他還覺得低端，甚至語音都只是起步！

不得不說，懶是人類進步的階梯。

在小音提示搜索完畢之后，羅輯就開始了下一步工作，導入音源。聽著這些字正腔圓的播報音，羅輯有些感嘆，小音的智能程度越來越高了，她都是在正規且專業化的網站收集的，并且還會進行篩選。

在轉移到了服務器之后，羅輯再次讓小音開始了學習，這次的語音收集不過是個檢驗。

分解音源，羅輯從中提取了很多音素和狀態，剩下的工作就是小音的事了。人工錄入是一個繁瑣的過程，這絕不是羅輯一個人能夠完成的工作，好在有了小音。

工作起來的羅輯是忘記時間的，有了服務器的強大計算能力支持，羅輯感覺自己的事根本做不完。

趁著小音還在處理數據的時候，羅輯便開始準備文本轉換為語音的工作，未雨綢繆早晚都要用到。

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