接下来几天，陈延森宅在酒店，继续完善语音识别工具的声学、卷积神经网络、深度神经网络和循环神经网络模型。
他只负责构建框架体系，具体的细节工作，会交给来自华科大、庐州工业和徽安工业大学的毕业生。
通常，一个人很难独立完成一款语音识别工具的开发工作，因为既要掌握语音信号的处理技术，又得精通编程语言和算法模型。
可陈延森早就积累了大量相关的技术储备，在别人眼中，属于复杂且综合性极强的研发任务，对他来说，只是初级难度罢了。
等到1月27号时，这款被命名为“语析”的语音识别工具开发，就已经完成了整体框架的构建。
但距离上线，还差了十万八千里。
一款语音识别工具最核心的功能是将语音信号转换为文字信息，但这离不开大量的数据支撑。
要想识别不同性别、年龄、方言、语速的语音，以及在不同环境下录制的语音，都需要海量的语音数据，并经过准确的文本标注后，才能启动训练模型。
如今的“语析”不过是个空壳子罢了。
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