简介：本文的主要CTO注释将向您介绍人工智能识别方法的哪些相关内容。我希望这对每个人都会有所帮助。让我们来看看。
1.计算机视觉
人们知道世界，而91％是通过视觉实现的。相似，计算机视觉的最终目标是让计算机像人一样通过视觉识别和理解世界。它主要是通过算法识别和分析图像。目前，使用最广泛的计算机视觉应用程序是面部识别和图像识别。相关技术包括图像分类，目标跟踪，语义分割。
2.机器学习
机器学习的基本思想是一种算法，可以通过计算机学习提高其自身的性能。在机器学习中需要解决的最重要的4型问题是预测，聚类，分类和降低尺寸。：监督和学习，无监督的学习，半教学的学习以及根据学习方法加强学习。
3.自然语言处理
自然语言处理（NLP）[30]是指计算机识别和理解人类文本语言的能力，这是计算机科学和人类语言学的跨学科。自然语言是人和动物之间的最大区别。人类思维是基于语言的，因此自然语言处理也代表了人工智能的最终目标。如果您想实现真正的智能自然语言处理，那么必须实现真正的智能自然语言处理。自然语言处理分为7个方向语法语义分析，信息提取，文本挖掘，信息检索，机器翻译，问答系统和对话系统。自然语言处理主要有5种类型的技术，即分类，匹配，翻译，结构预测和序列决策 - 制定过程。
4.语音识别
现在，人类对机器的使用已经达到了很高的状态，因此人们也依赖于机器使用的便利性。语言管理机器的方法是一种非常方便的形式。Voice识别技术是一个将人的语音输入转换为一个的过程可以通过机器理解或转换为自然语言的语言。
人工智能包括五个核心技术：
1.计算机视觉：计算机视觉技术使用一系列图像处理操作和机器学习技术将图像分析任务分解为小型块任务，以方便管理。
2.机器学习：机器学习将自动从数据中发现。一旦找到模式，就可以预测。处理的数据越多，预测越准确。
3.自然语言处理：自然语言文本的处理是指通过计算机处理与人类类似文本的能力。。
4.机器人技术：近年来，随着算法等核心技术的改进，机器人取得了重要突破。例如，无人机，家务机器人，医疗机器人等。
5.生物识别技术：生物识别技术可以与计算机，光学，声学，生物传感器，生物统计数据集成，并使用人体的身体特征，例如指纹，脸部，虹膜，虹膜，静脉，声音，步态等。用于司法评估。
语音识别是语音向文本的转换。自然语言理解是完成文本向语义的转换。声音合成是输出用户想要的信息，并实现人与计算机之间的交互，主要包括语音识别，包括语音识别，自然语言理解和声音综合。
与机器翻译相比，语音识别是一个更困难的问题。机器翻译系统的输入通常是打印文本。计算函数清楚地分为单词和单词字符串。语音识别系统的输入是声音，其复杂性更大，尤其是口语的不确定性。当人们与人交流时，他们经常猜测哪个单词基于上下文提供的信息说另一方，也可以根据另一方使用的语气，表情和手势获得大量信息。特别是说话者通常会纠正他们所说的话，并使用不同的词语来重复某些信息。显然，很难像人一样使计算机识别声音。
语音识别过程包括来自连续声波的样品，并量化每个采样值以获得声波的压缩数字表。采样值位于重叠的框架中。对于每个帧，提取了描述频谱内容的特征向量。
01
语音信号收集
语音信号收集是语音信号处理的先决条件。声音通常通过麦克风进入计算机。麦克风将声波转换为电压信号，然后通过A/D设备进行采样（例如声卡），以便连续电压信号转换为计算机可以处理的数字信号。
目前，多媒体计算机非常受欢迎，声卡，扬声器，麦克风等已经是个人计算机的基本设备。声卡是计算机处理语音字母的重要组件。它具有诸如信号过滤，放大，A/D和D/A转换之类的功能。此外，现代操作系统还伴有录制软件，该操作系统可以驱动语音卡来收集语音信号并将其保存为语音文件。
对于现场环境或空间是有限的，尤其是对于许多特殊设备，目前广泛使用了基于单芯片微型计算机和DSP芯片的语音信号收集和处理系统。
02
语音信号的预处理
收集语音信号编号后，必须执行过滤和A/D转换。在输入实际应用之前，必须执行预处理（重点）和端点检测，例如识别，合成和增强。
过滤有两个目标：首先，在输入信号的中间频率中抑制输入信号的所有组件（/::采样频率），以防止混合干扰；另一个是抑制50 Hz的电源频率干扰。因此，过滤器应为传递过滤器。
A/D转换是语音模拟信号向数字信号的转换。应在A/D转换中量化该信号。量化信号值和原始信号值之间的差异是定量误差，也称为定量噪声。
预先提出的处理的目的是改善高频部分，使信号光谱平坦，并将其保持在整个频带中，从低频到高频。它可以使用相同的信号 - 到命名比来找到频谱以促进频谱分析。
端点检测是语音一部分的声音的起点和终点。有效的端点检测不仅可以减少处理时间，而且还可以消除NO -sexgement中的噪声干扰。目前，有两种主要方法：时域特征和频域特征方法。时域特征方法是使用语音音量和零率速率来执行端点检测。计算量很小，但是蒸气声音会导致错误判断，并且不同的体积计算也会导致不同的检测结果。频域的特征方法是通过声音频谱的变化和熵的检测，检测语音检测，并且并且计算量很大。
03
语音信号的功能参数提取
一个人的频率低于10 kHz。根据芬芳的采样定理，为了在语音信号的采样数据中获取所需单词的信息，计算机的采样频率应是最高语音的两倍以上在记录的语音信号中包含的音频需要记录。通过基因，该信号分为几个片段。信号的每个块称为帧。为了确保可能落在帧边缘的重要信息不会丢失，并且帧应重叠。例如，当使用20kH*的采样频率时，标准的标准为10 ms，其中包含200个采样值。
语音输入设备（例如麦克风）可以收集到声波中。尽管这些声音的波形包含所需单词的信息，但用肉眼观察这些波形并没有得到太多信息。因此，有必要绘制功能信息，以帮助将单词与采样数据区分开。语音识别，常见的线性预测编码技术提取语音特征。
线性预测编码的基本思想是：语音信号的采样点之间存在相关性，而几个过去采样点的线性组合可以预测当前和将来的采样点。线性预测系数是通过最小化平均误差来确定的。在预测信号和实际信号之间。
作为语音信号的特征参数，语音线性预测系数已被广泛用于语音处理的各个领域。
04
定量
向量量化（VQ）技术是在20世纪后期W时代开发的数据压缩和编码技术。在矢量化的定量特征向量之后，它们也可以用作随后的马尔可夫模型中的输入观察符号。
整个动态范围在定量定量中分为几个社区。每个社区都有代表性的价值。对于输入标量信号，使用量化时该值落入社区。由于此时信号为一个维标量，因此称为数量数量。
矢量定量的概念是线性空间的点[将标量变为一个维矢量以量化矢量。例如，数量量化，定向量化是将矢量空间分为几个小区域。每个小区域都在寻找代表性向量。量化后，该代表性向量替代了社区的向量。
向量量化的基本原理是形成矢量（或从语音数据框架中提取的语音数据框架中提取的特征向量），以在多维空间中进行整体量化，以便可以在下面压缩数据的量信息损失较少的条件。
05
语音识别
提取声音功能后，可以识别由这些功能表示的单词。本节重点介绍一个单词的识别。标识系统的输入是从语音信号中提取的特征参数，例如LPC预测参数。当然，该单词应在字母序列中。语音识别中使用的方法通常具有三种类型：模板匹配方法，随机模型方法和概率语法分析方法。这三种方法基于最大的决策 - 制定贝叶斯的判断。
（1）模板
在训练阶段，用户依次将每个单词介绍，并且特征向量存储在模板库中。依次使用模板库，并且相似度最高的人用作识别结果的输出。
（2）随机模型方法
随机模型方法是语音识别研究的主流。重要的代表是隐藏的Marcov模型。短时间内语音信号的信号特征与稳定性相似，并且总体过程可以看作是相对稳定的一个特征过渡到另一个功能。隐藏的Marcov模型使用概率统计方法来描述时间变化的过程。
（3）概率语法分析方法
该方法用于在较大范围内进行连续的语音识别。声学家发现它们具有不同的语音频谱图表及其变化。尽管不同的人说相应的频谱及其变化是不同的，但总是有一些共同的特征使它们区分与其他人不同。人类的语言必须受单词，语法和语义的约束。在识别声音的过程中，人们充分应用了这些限制和有关对话环境的信息。因此，将语音识别专家提出的“差异特征”与单词，语法，语义，语义和其他单词的结合相结合，可以形成知识“从自下而上”或“从顶部”相互作用的系统可以通过几个规则来描述不同级别的知识。
除上述三种语音识别方法外，还有许多其他语音识别方法。例如，基于人工神经网络的语音识别方法是当前的研究热点。Kohcmen具有映射神经网络等。特别是，深度学习取得了巨大的进步，以识别语音。
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人工智能识别技术是指通过计算机，相机，扫描仪和其他设备自动获取和识别信息的技术手段，例如目标说明，数据和其他信息。最早起源于语音控制技术（语音识别技术）。声音控制技术广泛用于智能手机的控制和交互作用。核心是识别人们的声音并与控制手机的手机指令进行比较。
根据识别对象是否具有生命的特征，人工智能识别技术可以分为两类：生命识别，没有生命识别。
有人工智能识别技术的技术。它指的是与人类生活特征的一定联系，包括语音识别，指纹识别，面部识别，虹膜识别等。语音识别技术的工作原理基于对身份证本身的科学和有效识别，正确地识别了身份证本身的声音确定声音的内容，或通过声音来判断说话者的身份（说出活着的人的认可）；工作原则是通过人体的指纹发展智能识别，并最终正确确定属于属于的相应人满足实际需求的指纹；人工智能人的面部识别技术在面部的结构特征在科学和合理上是合理的，并且检查员的实际身份被确定以识别检查员的实际身份；虹膜识别取决于虹膜的特征。
生活的本质 - 自由识别技术是指与人类生活特征没有任何关联的技术。该技术主要包括射频识别技术，智能卡技术和条形码识别技术。RF识别技术的核心是无线电波。特定的工作原理是：无线电信号在电磁场下传输以完成数据和标签识别；条形码识别技术包括一项维度代码技术和QR码技术，QR Code Technology IT是根据一个维度代码技术开发的。数据存储剩余的空间更大，也可以纠正。它在信息标签和信息收集中具有非常有效的应用。智能卡，智能卡主要由集成电路板组成。这项工作主要用于数据开发的操作和存储。通过将良好的计算技术纳入智能卡，可以有效地完成数据的各种任务。
人工智能识别技术的应用非常广泛，不同类型的人工智能识别技术已应用于社会的各个领域，例如计算机人工智能参与许多社交活动，例如语言翻译和面部识别。，QR码识别和使用是使用人工智能识别技术的最典型方法。它的利用主要是以QR码的形式生成程序和说明，以在用户的移动终端屏幕上生成黑白格子缝线。这些平面图形的分布通常具有一定的规律性。通过各种图形的布置和组合，QR码模式是唯一的，因此用户可以保存和记录QR码模式。
我们认为，随着研究人员继续优化和创新人工智能的相关技术，人工智能识别技术将在更大程度上满足人们的工作和生活需求。
本文由信息技术大学传播学院副教授李·洪利安（Li Honglian）科学控制。
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结论：以上是首席CTO注释为每个人编写的人工智能识别方法的全部内容。感谢您花时间阅读此网站。我希望这对您有帮助。与人工智能识别方法有关的更多信息，不要忘记在此站点上找到它。