自动语言学家使用人工智能来学习新语言。

自动语音学习公司，演讲人已经推出了新的自动语言学家人工智能框架。随着语音识别技术被引入到许多新产品中，从手机到助手，如亚马逊的Alexa，电视等，语音识别的重要性正在迅速增长。

新的自动语言学家极大地提高了在语音到文本中使用新语言的速度。这减少了部署新语言的时间，并使系统能够比以前更快地引入。

自动语言学家在几天之内就有可能在世界上学习任何一种语言，从而使语言专家能够将他们的服务扩展到全球的任何地区，甚至那些以前没有经济服务的地区。该系统还允许快速迭代、改进和适应现有语言。

使用机器学习，自动语言学家可以在一天之内学习一门语言的初始基础。这在一定程度上是由于它的目的是建立在地面之上的，并且已经被编程将模式从一种语言应用到另一种语言。例如，生产就绪的印地语系统是在面对大型企业的挑战后两周内建成的，这是不可能的。除此之外，自动语言学系统比市场领导者的错误少了23%。这本身就是一个显著的优势。

到目前为止，自动语言学家已经学会了28种语言，包括日语、北印度语、俄语和韩语。传统上，构建一个新的语言包需要几个月的时间，而且成本很高，而且需要大量的劳动。它需要收集大量的数据，建立一个一次性的系统，并不断地用该语言的专家的输入来完善它。这是耗时、昂贵和困难的，这意味着世界上最广泛使用的语言仍然是焦点。

大多数语言在其基本发音(有时表示为音素)和语法结构中都有内在的相似性。AL可以识别语言内部和跨语言的模式，并将这些模式应用到新的语言构建中，从而大大减少了构建新语言所需的时间和数据。

演讲会的首席执行官本尼迪克特·冯·特恩根解释说:“世界的联系越来越紧密，技术上也越来越依赖。服务于我们的许多国际蓝筹客户，如Adobe，要求我们的产品在所有语言中都可用。考虑到资源的限制，我们必须想出一些新的东西。结合我们对语音识别系统和机器学习的深刻理解，我们构建了AL并测试了我们的假设，即语言之间有足够的相似性，以便计算机能够学习它们。在建立了主要的欧洲语言之后，我们尝试了日语和它的工作。这使我们能够在世界上建立任何语言，并支持我们的全球客户基础。

语音识别系统的语音识别主任汤姆·阿什(Tom Ash)说:“我们已经看到，语音是沟通的主要形式。”抄写不仅可以减轻许多人的生活，而且为新的机会打开了大门，特别是在识字率较低的地区。世界上有超过7000种语言，我们的最终目标是尽可能多地使用语音识别技术。

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