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    按照常理来说，一个开发者构建一个高质量的app，包括前端的设计、用户界面的布置、后端的整合及身份管理、身份验证、缓存等等，由功能完整到上架应用市场，大致需要10周到30周的时间，取决于开发团队的技术水准和大小。

    这是一个团队要用的时间！

    单独一人，想要完成高质量复杂的app，花个一两年都很正常。

    何况陆渊想做的还是个语音助手类的智能app，这就更为恐怖了，现如今移动端市场上，语音助手无非就两个占据天下，一个是苹果，一个是微软，其余的语音助手在技术上都无法与之相提并论。

    这在于语音助手不同于普通app，已经初步涉及到了人工智能，不要说太过复杂，单单一个语音采样后的语音处理，就是一个大坑，难倒了不知多少大公司。

    如何解决复杂环境下的采样，如何搞定人声的精准识别，这是个人语音助理的难题，也是最基础的部分，搞定不了这个，后面的各项功能也无从谈起，连人的声音都不能准确识别，还怎么让程序去处理分析问题？

    不过以上困难，仅针对于常人。

    有了nzt－48，陆渊的工作效率将达到常态十倍到二十倍的速度，这不止是在于他手脚快速，还在于他的大脑能一心十用，像计算机那样并行处理各类的问题，加上桑尼最为重要的协助，他就能把这个时间缩减到一个月内搞定。

    交谈、研究、睡觉，等到第二天一大早，先锻炼了两个小时，紧接着陆渊则赶回市区，再次重复着手于《机械公敌》内的事情，一边监视屏幕内主角戴尔的动向，一边在另外台电脑上工作。

    既然决定要推出一个app来打开市场，那么这个语音助手就必须要有特点才行……不，是必须要做到能打败市场上所有语音助手的层次，否则别人怎么会用你。

    服用了nzt以后，陆渊大脑思维活跃，许多以前难以想到的点子迅速用了出来，几大技术模块的设想与规划设想，一一在电脑上被敲打出来。

    要是他以前有着这等的思维學习能力，何愁在一家小小的公司当职员，随便做点什么也早已成功。

    “采样的频率设定不能太大了，不然噪音太多，干扰太强……”

    语音识别将利用手机的麦克风对周围进行声音采用，如果设定的采样频率太大，势必记录许多不相干和没用的噪音，所以采样的频率设定也很重要。

    陆渊主要先做中文的识别，人类的语言分音节，音节之间都有停顿，在输入的数据中舍去频率低于一定值的部分，余下的段落对应各个字。

    但是舍去的标准是个难题，人类说话有高有低，标准不好设定。

    在这里陆渊干脆采取波形，不论声调的高低，总是有形状的，先采取几个完整的声音波形，算出其中的平均频率，取这中间的几分之一作为标准即可。只是舍去一部分之后，剩余的部分可能会不太完整，由于环境中采样的声音肯定会有噪音存在，该舍弃的结果没舍弃，这就有了问题。
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