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🚀前言

人类拆掉语言樊篱的伟大 AI工程，有三块重要基石。

🚀一、铲平技术高门槛

语音识别技术自20世纪90年代起逐步走向商业化应用。1995年，IBM推出了离散词汇听写系统，被视为后来知名语音识别软件 ViaVoice 的雏形。在该系统中，IBM成功将识别准确率从70%提升至90%，同时将词库规模从几百个单词扩展至数万，标志着语音识别从实验室研究迈入实际应用阶段。

1997年，IBM发布了全球首款中文连续语音识别产品——ViaVoice 4.0。该系统攻克了汉语语音识别中的多个关键难题，如连续语音处理、大词汇量识别、非特定人适配等，尤其针对中文同音字多、声调变化复杂、方言口音多样等特点进行了优化。IBM宣称，这一产品实现了汉字输入方式的革命，有望将用户从键盘输入中解放出来。

然而，尽管技术前景令人振奋，实际体验仍存在较大差距。作者在中文版 ViaVoice 4.0 发布后第一时间进行了试用，结果却远未达到“解放双手”的预期。这也反映出当时语音识别技术在实际应用中仍处于初步阶段。事实上，当时许多顶尖的语音识别专家已陆续离开IBM，技术迭代的步伐并未停止。

同一时期，剑桥大学开发的HTK语音识别平台也走上了商业化道路，最初由一家私人公司接管，后被微软收购。值得称赞的是，微软在收购后仍将HTK核心技术的使用权交还给剑桥大学，使其继续为全球语音研究者所用。尽管如此，在21世纪的前十年中，语音识别技术仍长期由高斯混合模型-隐马尔可夫模型（GMM-HMM）框架主导。在数据有限的环境下，研究者们往往需投入大量时间对模型结构进行微调，却仅能带来1%至2%的性能提升。

语音识别专家、晴数智慧科技创始人张晴晴博士这样描述当时的研究状态：“在深度学习兴起之前，语音识别是一个高门槛领域。它涵盖信号处理、声学与语言建模、发音词典、解码和后处理等多个复杂模块，每个模块都足以支撑一个博士生数年的研究。没有十年以上的技术积累，很难在该领域做出实质性贡献。”

这种高技术壁垒也催生了行业垄断。美国语音技术公司Nuance便是典型代表。该公司成立于1992年，2005年在纳斯达克上市，长期深耕基于统计方法的语音处理技术，持有大量核心算法和数千项专利。随着苹果语音助手Siri采用其技术，Nuance迅速走进公众视野，其技术实力也得到广泛认可。手机、家电、汽车等各类人机交互产品中纷纷嵌入Nuance的语音系统，客户包括苹果、三星等全球知名企业。

Nuance不仅以技术见长，还擅长运用知识产权策略压制竞争对手，常通过诉讼手段削弱新兴创新企业，进而以低价收购或迫使对方破产。在很长一段时间内，Nuance几乎垄断了整个语音识别市场，形成“大树底下，寸草不生”的行业生态。

然而，技术垄断终将被突破。随着深度学习技术的崛起，语音识别的高门槛被彻底铲平，开放、协作、数据驱动的新范式逐渐取代了传统封闭而昂贵的旧体系，也为整个行业带来新的生机与可能性。