谷歌分享了过去一年的AI成果 其中这些你必须知道

软硬结合：AI赋能硬件

Jeff介绍了谷歌将新型的硬件与软件相结合的一个实例：Pixel Buds。它是能将使用者周围人说的话实时翻译成使用者母语的耳机，运用了语音识别和翻译技术。

Google产品经理Isaac Reynolds介绍了新款Pixel手机中的人像模式( Portrait Mode)。

机器学习和计算摄像的结合为新Pixel手机的人像模式赋能。通过这个功能，使用者可以拍摄背景平滑模糊的人像图片。拍摄这种照片，大摄像机一般需要多个镜头，而Pixel仅需正反各一个镜头。

这就是谷歌在硬件方面正在采用的新处理方式：让硬件、软件、以及 AI 相互结合。

接着，Isaac介绍了Google Home中的语音配对功能(Voice Match)：机器学习的加入有助于识别不同的语音，使最多六个用户连接到同一台 Google Home。

在机器学习和语言方面，搜索项目总监Linne Ha介绍了语音搜索和文本转语音项目。

语音搜索 (Voice Search)，指在机器学习的帮助下，自然语言处理系统能够更好地理解人们想说的话。Linne介绍道，谷歌的语音搜索现在支持 119 种语言，其中包括 11 种印度语言和 3 种印度尼西亚语言。

Project Unison，是一个利用机器学习实现文本转语音 (Text-to-Speech)的实验项目。通过转换引擎，手机可以用语料并不丰富的语种，如孟加拉语，高棉语和爪哇语与您对话。而机器学习模型有助于减少构建文本到语音模型所需的数据量。

新浪科技总结下来，谷歌的策略就是“软硬结合、硬件打通”，让语言、语音和图像技术在各个应用设备上和场景中的使用得到无缝接合。

AI赋能开发者：

谷歌为企业及开发者提供三种创新工具：TensorFlow，云机器学习 API (Cloud Machine Learning APIs) 以及张量处理器 (Tensor Processing Unit， TPU) 电脑芯片。

其中TensorFlow现在有 1 万的全球开发者在使用。使用TensorFlow的企业中包括中国企业，比如小米。

（编辑：应用网_丽江站长网）

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