林奇先处理了真实语音，把真实语音分成了环境音和人声。

接着又拿出来人声和原来的标准读音进行对比，找出来了两者的差异。

经过不懈的努力，还真的找出来了同一个人在说不同话的时候有一些相同的东西。

就像不同地方的人有不同地方的口音一样，一个人说话的时候，与标准的普通话有固定的“偏差”。

找出来了这个“偏差”，林奇非常兴奋，他觉得这个可能是他最近一段时间研究，最大的成果了。

有那个处于地下四层之下的量子生物计算机的强大后盾，林奇研究出来了这个“偏差”，又基于这个做出来了一套新的语音模型。

这种新的模型，与市面上的模型都不一样，市面上的模型都是一个固定的，比如a用户和b用户安装后得到的都是一样的模型。

而这个不一样，开始安装的时候都是一样的，但是人们说的话越多，他得到的数据越多，就越精确，并且模型会根据这个人的语音输入而变化，以至于可以达到千人千面，甚至亿人亿面。

这也是因为第二智慧科技有生物计算机在后面作保证的，如果没有这些功能和存储都很厉害的生物计算机，这是不可能实现的。

第二智慧科技也有一支团队在做语音识别，不过他们就是按照常规的深度学习来做的建模。

最近他们遇到了一个问题，找到了林奇这里。

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