l”不分。
    “zhi”“chi”不分……
    要说语音识别这块，早在疾雷汽车的语音小助手时，巨兽工业就投入了大量人力物力去建立全国的语言数据包。
    其他科技公司，也有众多成熟的语音识别程序可以有偿提供。
    并且根据华夏的七大方言地区，众多科技公司也早就配套开发出了针对不同方言的识别系统。
    但是……
    当把众多科技公司，还有巨兽工业自己苦研许久的语音识别系统，都整合到精灵女佣的语音模块里时，才发现依旧小看了华夏民众。
    用群魔乱舞来形容都不为过。
    比如电晶发现在某某地区，那些激活了精灵女佣的用户们，一提到眼睛这个词时，就非常容易把精灵女佣带歪。
    这些用户和精灵女佣说：“我眼睛看不清。”
    “我眼睛近视。”
    “把我眼镜拿来。”
    “我眼睛有些疼……”
    这些一系列提到“眼睛”的句子，在精灵女佣语音模块里，“眼睛”这个词，竟然和“英茎”这个词的匹配率竟然高达90%。
    想象一下，这两个词互换的感觉。
    你一个女用户，说我“英茎”有些疼？
    要不是精灵女佣的语音模块非常智能，能根据用户完整一句话中不同词汇的含义，进行独立分析。
    并结合用户的动作，以及用户所处环境和所处状态，进行深度融合分析。
    精灵女佣还指不定被带歪到哪里去，闹出多少笑话。
    有的地区还喜欢说整呗。
    察觉到气温低，用户又准备休息，精灵女佣问用户是否需要毯子，用户说整呗。
    精灵女佣察觉到用户一定时长内没有喝水，提醒用户是否要喝水，用户说整呗。
    和用户互动，安慰用户时，精灵女佣开玩笑说拥有我，就等于拥有了整世界。
    用户说整呗。
    精灵女佣？？？
    还有什么喝八行哦、白肉了，嘎哈捏。
    电晶和一大票IT工程师能怎么办？
    整呗。
    一个地区一个地区的进行优化。
    电晶提出解决方案，IT工程师们负责去实行。
    一旦某个方言或口头禅在该地区内多次出现，服务器就会对这类词汇进行收集，并匹配对应的普通话版语音指令。
    一旦某个用户，在某些词语上发言很有特点，或是习惯性咬字不清，服务器同样会时进行词汇