6.0 与以往的版本相比 Android 有哪些亮点 (6.0几)

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• 与以往的版本相比，Android 6.0 有哪些亮点
• 网站有SEO优化，为什么没排名？
• 语音识别中的ASR技术通识 2019-12-06

与以往的版本相比，Android 6.0 有哪些亮点

①锁屏下语音搜查：

用户可以间接在锁屏形态下启动语音搜查，只管如今的一些安卓手机支持语音唤醒配置，但这些语音唤醒都是第三方厂商开发的，而此次的Android 6.0在系统层面参与锁屏下语音搜查，这无疑会在体验上有一个显著的优化。

②指纹识别：

Android 6.0则在系统层面参与指纹识别，能提供原生指纹识别API，这岂但降低了厂商开发指纹识别模块的老本，最关键的是原生指纹识别将会大大优化安卓手机的指纹识别支付安保性。

③更完整的运行权限治理：

在此前的原生安卓系统中有运行通知治理配置，但更为深化的运行权限治理只能靠第三方运行成功。

Android 6.0进一步强化运行权限治理，运行权限治理也成为系统级的配置，不过这关于那些权限治理软件来说并不是什么好信息。

④Doze电量治理

Android 6.0自带Doze电量治理配置，在“Doze”形式下，手时机在一段期间未检测到移动时，让运行休眠清杀后盾进程缩小功耗，谷歌示意，当屏幕处于封锁形态，平均续航期间提高30%。

⑤Now on Tap配置

Now on Tap配置是和Google搜查严密联合的配置，它可以让谷歌从任何运行中启动搜查。

例如，在微信中聊天的时刻提到餐馆，那么就可以在不跳转的状况下启动谷歌搜查。

裁减资料：

一款“为上班更新而生”的Android系统。

Android M最大的一个亮点是：为用户提供两套相互独立的处置打算。

繁难来说，Android M将为每位用户的每一个运行都提供两套数据存储打算。

一套专门用来贮存用户的上班资料，另一套专门用来存储用户的团体信息。

并且，让这两套系统齐全相互独立。

Google I/O 2015大会已于5月28日在旧金山举办。

“智能解锁”配置，外面不只要之前提到的面部解锁配置，还支持在衔接到信赖的Wifi下或在信赖的地点智能解锁设施，还有很智能化的“贴身检测”的配置，经过系统智能检测手机是不是被拿在手上或许放到了随身携带的包包里，从而智能解锁或许锁定设施。

“屏幕固定”配置，这个配置开启后，多义务预览界面里，支持固定的运行右下角会产生一个图钉，点击后就可以将手机界面锁定在这个运行里，无法前往主屏幕，无法下拉通知栏，只要长按多义务预览按钮进入锁屏界面，输入解锁明码能力分开运行的锁定。

参考资料：Android 6.0_网络百科

网站有SEO优化，为什么没排名？

1、内容

内容为王能够是老生常谈的话题，但2018年的内容，青岛seo以为，除了确保内容原创且高品质，它还应该满足如下几个因素：陈腐、乏味、多样化。

②乏味：这是一个信息泛滥的时代，很少人青睐干燥的科普文章，即使它极具逻辑性，也是干燥无味的，特意是关于自媒体平台，乏味往往是极速传播的动能。

③多样化：丰富的内容元素，岂但包含图文、短视频，音频，它还包含网站结构设计，结构化数据的展现。

2、终端

假设你的站点依然逗留在PC时代，那么可以了解，你是相对固执的SEO老鸟，这是一个移动搜查的时代，每个SEO专家都在强调，移动搜查优化的关键性，为此你的网站能够需求是照应式设计的，用于适配不同的终端。

毫无不懂的是网络早已推出熊掌号，用于移动端的策略调整，并决议在2018年将50%的搜查流量赋予高品质的熊掌号，谷歌近日也正式对外公开：移动优先索引策略，可见终端的优化，关于SEO而言，分外关键。

3、关键词

关键词开掘，是SEO排名的前提，在2018年，关键词密度与到处一词的SEO策略，能够需求适度的调整，随着移动端语

音搜查技术的成熟，语义搜查，逐渐代替以往的关键词，为此，你能够在文章内容中适当增加这部分外容的特定关键词。

4、地图优化

在以往关于SEO而言，它往往针对全国去拓展自己的客户，做口碑，打品牌，毕竟那是一个竞争相对不是那么猛烈的时代，在2018年，本地化搜查，基于天文位置的搜查优化，将显得分外关键，由于相关于城外的竞争对手而言，你具备本地资源的先天劣势，它是你在面临猛烈竞争的护城河。

由于行业巨头将本地搜查资源，汇集在移动端手机地图中，做为SEO人员，假设你关注本地搜查，那么地图优化，异样值得关注。

5、技术SEO

市面上，你会看到各种SEO培训机构，可以明确的是在不久的未来，SEO必定是一个逐渐摒弃SEO技术排名的义务，特意是网络熊掌号推出，不断放大在原创识别与保养的研究上，目的就是更好的处置搜查需求与处置打算的对接。

语音识别中的ASR技术通识 2019-12-06

ASR(Automatic speech recognition)，智能言语识别，智能将言语转化成文字的环节，作用相似于人类的耳朵。 流程：输入-编码-解码-输入

言语识别输入的是声响，属于计算机无法识别的模拟信号，所以须要经过模型将其转化成数字信号，并对其中的特色启动提取，编码时，会将声响切成很小的片段，成为 帧 ，相似于视频中最小期间单位的帧。

帧和帧之间会有必定的堆叠。

关于获取的每一帧，依照人耳听声的特定的MCFF规定，提取其中的特色，转成 多维向量 。

向量中的每一个维度可以看做是这一帧中的特色。

解码环节是将获取的向质变成文字的环节，其中用到两个模型 声学模型 和 言语模型 。

声学模型是将特色向量转化成单个字母（中文的拼音声母和韵母），成为音素。

言语模型是将音素拼接起来成为单词或许汉字。

两种模型都须要少量的言语数据启动训练。

传统识别形式：隐马尔可夫模型（HMM） 端到端识别形式：神经网络（DNN，deep neural network） 两种识别形式关键的差异在声学模型上。

目前中文的识别率在97%以上，距离现实的99%还有很大的差距。

“远场”。

上方关键说3个概念： 语音激活检测、语音唤醒、以及麦克风阵列。

1）语音激活检测（voice active detection，VAD） A）需求背景：在近场识别场景，比如经常使用语音输入法时，用户可以用手按着语音按键谈话，完结之后松开，由于近场状况下信噪比（signal to noise ratio, SNR））比拟高，信号明晰，繁难算法也能做到有效牢靠。

但远场识别场景下，用户不能用手接触设施，这时噪声比拟大，SNR降低猛烈，必定经常使用VAD了。

B）定义：判别什么时刻有语音什么时刻没有语音（静音）。

后续的语音信号处置或是语音识别都是在VAD截取进去的有效语音片段上启动的。

2）语音唤醒 （voice trigger，VT） A）需求背景：在近场识别时，用户可以点击按钮后间接谈话，然而远场识别时，须要在VAD检测到人声之后，启动语音唤醒，相当于叫这个AI（机器人）的名字，惹起ta的留意，比如苹果的“Hey Siri”，Google的“OK Google”，亚马逊Echo的“Alexa”等。

B）定义：可以了解为喊名字，惹起听者的留意。

VT判别是唤醒（激活）词，那后续的语音就应该启动识别了；否则，不启动识别。

C） 难点 ：语音识别，不论远场还是进场，都是在云端启动，然而语音唤醒基本是在（设施）本地启动的，要求更高—— C.1）唤醒照应期间。

据傅盛说，环球上一切的音箱，除了Echo和他们做的小雅智能音箱能到达1.5秒之外，其余的都在3秒以上。

C.2）功耗要低。

iphone 4s产生Siri，但直到iphone 6s之后才准许不接电源的状况下间接喊“hey Siri”启动语音唤醒。

这是由于有6s上有一颗专门启动语音激活的低功耗芯片，当然算法和配件要启动配合，算法也要启动优化。

C.3）唤醒效果。

喊它的时刻它不许可这叫做漏报，没喊它的时刻它跳进去讲话叫做误报。

漏报和误报这2个目的，是此消彼长的，比如，假设唤醒词的字数很长，当然误报少，然而漏报会多；假设唤醒词的字数很短，漏报少了，但误报会多，特意假设大中午的突然唱歌或讲故事，会特意吓人的…… C.4）唤醒词。

技术上要求，普通起码3个音节。

比如“OK google”和“Alexa”有四个音节，“hey Siri”有三个音节；国际的智能音箱，比如小雅，唤醒词是“小雅小雅”，而不能用“小雅”。

注：普通产品经理或行业交换时，间接说汉语“语音唤醒”，而英文缩写“VT”，技术人员或许用得多些。

3）麦克风阵列（Microphone Array） A）需求背景：在会议室、户外、商场等各种复杂环境下，会有噪音、混响、人声搅扰、回声等各种疑问。

特意是远场环境，要求拾音麦克风的灵便度高，这样能力在较远的距离下取得有效的音频振幅，同时近场环境下又不能爆音（振幅超越最少量化精度）。

另外，家庭环境中的墙壁反射构成的混响对语音品质也有无法漠视的影响。

B）定义：由必定数目的声学传感器（普通是麦克风）组成，用来对声场的空间特性启动采样并处置的系统。

c）云端为主。

比如地图配置，由于POI（Point of Interest，兴味点，指天文位置数据）数据量太大，间接到云端搜查或许更繁难（除非是“家”、“公司”等共性化场景）。

比如，用户说“从武汉火车站到东福”，可以被纠正为“从武汉火车站到东湖”。

各家公司在宣传时，会说语音识别率到达了97%，甚至98%，但那普通是须要用户在宁静环境下，近距离、缓缓的、仔细明晰发音；而在一些实践场景，很或许还不够好的，比如——

1、比如在大家都以为相对容易做的翻译场景，其实也还没齐全可用，台演出示是一回事，普通用户经常使用是另一回事；特意是在一些垂直行业，畛域常识很容易出错；另外，还可详见 《怼一怼那些假机器同传》 2、车载 大略3、4年前，咱们外部做过针对车载场景的言语助手demo，拿到实在场景内去验证，结果发现，车内语音识别效果十分不现实。

而且直到往年，我曾经面试过一位做车内语音交互系统的产品经理，发现他们的验收方其实也没有特意严厉的测试，由于大家都知道，那样怎样也经过不了。

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车内语音识别的难点很多，除了多人谈话的搅扰，还有胎噪、风噪，以及经常处于离线状况。

听说有的公司专门在做车内降噪，还有些公司想经过智能配件来处置，至少目前如同还没有哪个产品处置好了这个疑问，并且取得了用户的口碑美化的。

3、家庭场景，由于相对宁静和可控，假设远场做好了，还是有宿愿的。

4、中英文混合。

特意在听歌场景，用户说想听某首英文歌时，很容易识别失误的。

这方面，只要傅盛的小雅音箱听说做了很多优化，有待用户测验。

总之，ASR是目前AI畛域，相对最凑近商用成熟的技术，但还是须要用户可以配合AI在特定场景下经常使用。

这是不是疑问呢？是疑问，但其实不影响咱们做产品demo和初步的产品化上班，所以反而是咱们AI产品经理的施展时机。

1、远场语音识别，是最近2年的关键竞争畛域。

由于家庭（音箱）等场景有或许做好、在被催熟。

2、更好的时机在垂直细分畛域，比如方言（方言识别能够支持40多种，而网络有20多种）、特定人群的声学婚配打算（儿童） 最后，用一张图总结语音识别用于人机交互中的几个难点。