模拟英语对话机器人的研究与实现可行性分析

计算机语音技术涉厦到人工智能、模式识别、微机技术、语言声学、语言学和认知科学等许多学科领域。美国DARPA战略计算计划提出了口语系统研究,即把语音识别和自然语言理解结合起来,并进一步实用化。在我国,语音技术的研究起步较晚,语言识别技术的产品较少。本文结合中国学生学习英语状况,在计算机平台上利用语音的识别和输出及人工智能创建模拟英语对话机器人模型。     

基于AI+IOT的智慧家居系统

利用人工智能技术和深度学习算法,设计开发了基于AI+IOT的智慧家居系统。基于百度提供的免费的语音识别云平台,该系统使用ZigBee网络,对家居环境数据进行采集、分析,并通过物联网技术和人工智能技术实现远程语音控制各种家电的功能。基于深度学习,系统通过百度语音识别技术对自然语言进行语音识别,通过搭建系统编译环境成功融合了AI技术和IOT技术实现了具有语音控制功能的智能家居系统,致力于为人们提供更加便捷智能的生活。     

别掩饰，你的情绪我都知道

在人工智能技术飞速发展的当下,以苹果Siri和谷歌GoogleNow为代表的一系列语音识别技术让我们的生活变得更加便捷,但冷冰冰的语音助手却无法探知我们的情感生活。这也无可厚非,毕竟在面对面交流中的我们有时都无法准确的获知对方的情绪变化,何况是语音技术呢？但有一批“顽固”的开发者们,希望能通过努力,补上这块缺憾。     

基于SSA-LSTM模型的日水位预测—以涡河流域涡阳闸为例

语音识别使声音变得"可读",让计算机能够"听懂"人类的语言并做出反应,是人工智能实现人机交互的关键技术之一.本文介绍了语音识别的发展历程,阐述了语音识别的原理概念与基础框架,分析了语音识别领域的研究热点和难点,最后,对语音识别技术进行了总结并就其未来研究进行了展望.     

语音识别研究综述

语音识别使声音变得"可读",让计算机能够"听懂"人类的语言并做出反应,是人工智能实现人机交互的关键技术之一.本文介绍了语音识别的发展历程,阐述了语音识别的原理概念与基础框架,分析了语音识别领域的研究热点和难点,最后,对语音识别技术进行了总结并就其未来研究进行了展望.     

计算机人工智能识别技术的应用

人工智能是以计算机技术为基础发展起来的新型实用技术,随着信息化和智能化时代的到来,人工智能技术逐渐渗透到社会各个领域当中,为人类的生产生活提供了诸多便利。高新科技带动了人工智能技术的不断创新,人工智能识别技术是人工智能技术的一个分支,在金融支付、扫码出行等领域可以方便地解决传统智能技术存在的问题,方便了人们的工作和生活。我们有必要对于人工智能识别技术的概念和具体的应用方式进行了阐述和分析。     

移动互联时代的语音识别技术

语音识别是新一代人机界面中最重要的技术之一。上一世纪最后十年,由于语音识别技术的快速发展,人们对此寄托了无限的期望和遐想。然而,至少到目前为止,从听写机到电话语音识别,语音识别的应用尚欠火候。是技术上不可逾越的障碍,还是应用不合时宜、时机?这一切将随着移动无线互联网以及新一代移动通讯的发展而产生变化。 中国科学院自动化研究所研究员、博士生导师、国家模式识别实验室副主任徐波老师将从现有语音技术、产品出发,讨论该技术未来几年在嵌入式系统、无线互联网以及语音翻译中的应用以及对信息产业可能产生的深刻影响。     

基于神经网络的智能语音识别研究

语音识别或语言转化成文本的过程包括捕获声波,数字化声波,转换成基本的语言单位或者音素,根据音位和语境构建词语,分析词语,保证拼写正确,并且保证与听到的词语保持一致。该文把人工智能和神经网络技术应用到语音识别系统中,通过学习获得固定权重并应用到模型,最后模型快速给出与输入相匹配的输出。文中涉及到的神经网络模型主要用来进行语音识别。     

人工智能识别技术研究

在人工智能技术领域中,识别技术引起了人们的普遍关注.人工智能识别技术创造出了众多现实价值,它是以计算机技术为支撑、借助扫描设施、照相机技术等设备,模拟人眼功能进行识别的技术,分为无生命识别技术和有生命识别技术两种类型.人工智能识别技术不但改善了人们的生活状态,还促进了经济发展.该文主要对人工智能识别技术进行了研究.     

基于语音识别技术在自动拣选系统中的应用

随着人工智能的不断发展,语音识别技术作为人工智能的重要组成部分,它正在渐渐地改变着人们的生活,同时也进入各行各业中,发挥着巨大的作用。特别是现今疫情的爆发,为避免人群的密切接触,物流行业的拣选工作人员就不能过多,这就使得怎样将货物的拣选效率提高变得尤为重要。本文主要对语音识别技术在自动拣选系统中的使用与相关的文献进行分析,通过与传统的“人到货”拣选模式和现今的“货到人”拣选模式对比,分析现阶段语音识别技术在自动拣选系统中的现状和不足,提出解决的措施,进一步选取更加高效的语音识别芯片融入自动拣选装置,实现拣选效率的升级。最后,总结目前国内、外语音识别技术在自动拣选系统中的发展前景。     

计算机人工智能识别技术及其应用的研究

智能识别技术受到了社会各界广泛关注,应用于社会中不同的行业,并发挥了明显优势和作用。文章基于计算机人工智能（Artificial Intelligence,AI）识别技术,从语音识别技术、人脸识别技术、指纹识别技术、智能卡识别技术以及智能卡识别技术等方面分类人工智能识别技术,并就其在各行各业的应用进行研究。     

语音情感识别综述

人类的语音情感变化是一个抽象的动态过程,难以使用静态信息对其情感交互进行描述,而人工智能的兴起为语音情感识别的发展带来了新的契机。从语音情感识别的概念和在国内外发展的历史进程入手,分别从5个方面对近些年关于语音情感识别的研究成果进行了归纳总结。介绍了语音情感特征,归纳总结了各种语音特征参数对语音情感识别的意义。分别对语音情感数据库的分类及特点、语音情感识别算法的分类及优缺点、语音情感识别的应用以及语音情感识别现阶段所遇到的挑战进行了详细的阐述。立足于研究现状对语音情感识别的未来研究及其发展进行了展望。     

基于单片机平台语音识别技术的实现

语音识别是实现人机通信的一种重要技术手段.语音识别与语音合成技术的结合使人们能够摆脱人工输入的繁琐,通过语音命令实现控制功能.语音技术的应用已经成为一个具有竞争性的新兴高技术产业,语音识别产品在人机交互应用中已经占到越来越大的比例.本文阐述了基于单片机平台的语言识别技术的设计,为相关的设计研究工作提供了参考.     

你的PC能听懂说话吗？—介绍4种语音识别软件

语音识别技术出现很多年了,但真正进入实用,还是近两年。在国内,人们听说得最多的是IBM的Via Voice,而几乎所有的中文应用软件也是使用Via Voice做为语音识别引擎。实际上,目前在语音识别技术方面有作为的并非IBM一家,而且Via Voice也并非是最好的语音识别软件。这里,我们来看看几款不错的语音识别软件,并做一个比较性的评价。     

基于大数据和深度学习的语音识别研究

近年来,现代信息技术进入高速发展的阶段,新的研究成果出现的同时也带来了新的难题和挑战,其中,对人工智能的研究应用到了人们生活和生产的各个方面,给社会生活带来了巨大的改变。在人工智能识别中的语音识别研究一直是重点研究项目,虽然基于人工神经网络引入声学理论的研究,让语音识别智能化的效率和准确率大大提高,但是随着对语音识别需求的增多,仍然出现了一些不足。因此需要基于大数据和深度学习,对语音识别进行改善和深入研究,本文通过探讨语言智能识别的现状,用基于大数据和深度学习的方法,改善语音识别中的语音提取,声音模拟和识别判断等,有效提高语音识别技术的发展。     

计算机人工智能识别技术的应用瓶颈

智能识别技术是计算机人工智能环境下的一种新新技术,随着科学技术的不断发展,计算机人工智能识别技术也实现了快速发展,逐渐被应用在很多领域,成为推动社会发展的重要内容之一。但是人工智能识别技术在发展的过程中遇到了一些应用瓶颈,因此笔者重点探讨了计算机人工智能识别技术的瓶颈,希望可以不断完善人工智能识别技术,打造出更加高端的人工智能产品。     

浅析计算机人工智能识别技术

计算机技术的不断发展,衍生而出的新型技术不胜枚举.其中人工智能识别技术在社会各行各业中都得到了广泛应用,但因为这一技术发展时间较短,使得技术固有的问题接连显现,基于这一现状,本文对计算机人工智能识别技术进行研究探讨,帮助人们对人工智能识别技术有进一步的了解.     

语音识别技术的过程和应用

利用语音传递信息是人类最常用,最方便,最快捷的一种方式。人类最常用的传递信息的方式就是声音,随着现代信息化时代的不断发展,人们更加深入的研究语音信号的处理技术,并且由于语音的特殊作用及其重要性,还有其对人们生活的不断深入的影响,使得其十分受关注。语音识别技术就是将说话人的语言转变为计算机可以听懂的语言,语音识别技术的涉及面极广,它涉及到多个学术领域,如计算机科学、语言学、神经生理学、信号处理以及人工智能等。     

人工智能及识别技术的应用研究

随着信息技术的不断发展以及计算机应用领域的不断拓宽,人工智能的应用越来越广泛。因此迫切需要计算机能够更加准确,更加及时地感知语音、视觉等,从而适应环境所需的信息资料。人工智能及识别的技术五花八门,只有创造出适应环境的技术才能真正引领计算机发展的前言。本文将介绍人工智能及识别的相关技术的应用来进一步探讨人工智能发展。     

基于内容的语音信息检索技术与系统

传统的基于文本的音频检索技术存在主观性和不完整性等缺点,而且对于人们日趋复杂的信息检索需求无法满足,这就促使基于内容的音频检索技术出现和发展。文中根据基于内容的语音信息检索的研究现状,总结了基于内容的语音信息检索的基本特点,对语音信息检索技术、自然语言处理技术和语音识别技术分别进行了总结和讨论,最后探讨了基于内容的语音信息检索技术目前面临的挑战和发展。