国科大中科院 人工智能与机器学习 12-DL

人工智能与语言识别

人工智能与语言识别 摘要:语言是人类之间交流信息的主要手段之一,自电脑发明以来,人们就一直致力于使电脑能够理解自然语言。语音识别技术是集声学、语音学、语言学、计算机、信息处理和人工智能等诸领域的一项综合技术,应用需求十分广阔,长期以来一直是人们研究的热点。神经网络是在现代科学研究成果的基础上提出来的模拟人脑结构机制的一门新兴科学。本文针时语音识别的特点,对BP神经网络在语音识别技术中的应用进行了探索性研究,进而结合人工智能领域较为有效的方法——遗传(GA)算法。该算法有效地缩短了识别时问,提高了网络训练速度和语音的识别率。 关键词:语言识别;神经网络;遗传算法;BP网络 Artificial Intelligence and Speech Recognition Abstract:Language is one of the most important means of exchanging information among the mankind.Since the computer was invented,many scientists have been devoted to enabling the computer to understand the natural language.Speech recognition is a comprehensive technology of such areas as acoustics,phonetics,linguistics,computer science,information processing and artificial intelligence,which can be used widely.The research of speech recognition technology has been focused by the world for a long time.The neural network is a new developing science,which simulates the mechanism of human brain and was putted forward by the developing of modern science. This paper mainly studies the application of the BP neural network in the research of speech recognition.The training speed can be accelerated by the method and the recognition performance is also promoted. Key words:speech recognition;neural network;genetic algorithm;BP network 正文 一、语言识别的概述 随着计算机技术的发展,人与机器之间的交流也越来越广泛和深入,计算机己经渗透到人们生活的各个方面。在现代社会中,人们逐渐习惯借助计算机来完成各项事务。在这种情况下,如何让计算机智能化地与人进行通信,使人机交互更加自然方便成为现代计算机科学的重要研究课题之一。 二、语言识别的基本原理 语音识别(Speech Recognition)主要是指让机器听懂人说的话,即在各种情况下,准确地识别出语音的内容,从而根据其信息,执行人的各种意图。现代语音识别技术以神经网络为主要发展趋势,进入20世纪90年代以来,神经网络已经成为语音识别的一条重要途径。人工神经网络(ANN)是采用大量的简单处理单元广泛连接起来构成的一种复杂信息处理网络。网络的训练学习是应用一系列输入矢量,通过已确定的算法逐步调整网络的权值,最终达到期望的目标。BP神经网络是神经网络中前向神经网络的核心部分,BP算法的学习过程由信号的正向传播和误差的反向传播组成。大部分基于神经网络的语音识别系统实现识别功能都要经过从特征参数提取到应用识别算法进行识别的过程。 三、语音识别中的BP网络构造

2020年公需课程-人工智能技术与应用(一骨骼识别、二人脸识别、三步态识别、四虹膜识别、五语音识别)

人工智能技术与应用(练习一:骨骼识别) 1、(单选,10分)单人骨骼识别不需要包含如下处理过程() A 、关键点区分 B 、关键点检测 C 、关键点串联 D 、结果输出 答案:A 2、(单选,10分)以下哪项不属于目前常用的人体骨架关键点的定义方式() A 、18 个关键点 B 、14 个关键点 C、25 个关键点 D、7 个关键点 答案:D 3、(单选,10分) 以下哪种环境/ 条件有助于提升人体骨骼识别的准确率() A 、肢体遮挡 B 、光照良好 C 、观察视角变化 D 、衣服包裹严实 答案:B 4、(单选,10分)人体骨骼识别与哪项技术的关联程度最低() A 、区块链技术 B 、视频采集技术 C 、图像处理技术 D 、人工智能相关技术 答案:A 5、(单选,10分)以下哪项不是骨骼识别系统包含的功能() A 、图像采集 B 、图像预处理 C 、图像模糊化 D 、骨骼关键点识别 答案:C 6、(单选,10分)以下哪项不属于造成多人骨骼识别较单人骨骼识别更具挑战的因素() A 、关键点区分性弱 B 、背景中的局部区域容易混淆 C 、人与人的重叠 D 、需串联的关键点个数增多 答案:D

7、(单选,10分)当前的骨骼识别技术不适用于以下哪个应用场景() A 、身份认证 B 、视频监控 C 、体感游戏 D 、运动员辅助训练答案:A 8、(单选,10分) 8. 以下哪家公司不属于人体骨骼识别领域的代表企业() A 、商汤科技 B 、旷视科技 C 、携程旅行网络科技 D 、凌感科技 答案:C 9、(单选,10分)人的头颈、肩部、手肘关节、手腕关节、髋关节、膝关节等可作为人体骨骼关键点。 A 、正确 B 、错误 答案:A 10、(单选,10 分)在自顶向下方法中,人体目标检测需要用方框标记出一块尽可能大的区域。 A 、正确 B 、错误 答案:B 人工智能技术与应用(练习二:人脸识别) 1、(单选,10分) 以下哪项不是人脸识别系统包含的功能() A 、图像采集 B 、图像预处理 C 、图像模糊化 D 、匹配比对 答案:C 2、(单选,10分) 未来人脸识别的个人隐私防护不包含() A 、随意授权自己的人脸信息 B 、立法保障“脸权” C 、规范化人脸数据的使用方法 D 、打击隐私泄露行为 答案:A 3、(单选,10分) 以下哪项不属于生物识别技术() A 、人脸识别 B 、车牌识别 C 、掌纹识别 D 、语音识别 答案:B

人工智能论文 语音识别

信息学院 《人工智能及其应用》课程论文题目:基于神经网络的语音信号识别 作者黄超班级自动08-1BF班 系别信息学院专业自动化 完成时间 2011.6.12

基于神经网络的语音信号识别 摘要 语言是人类之间交流信息的主要手段之一,自电脑发明以来,人们就一直致力于使电 脑能够理解自然语言。语音识别技术是集声学、语音学、语言学、计算机、信息处理和人工 智能等诸领域的一项综合技术,应用需求十分广阔,长期以来一直是人们研究的热点。 神经网络是在现代科学研究成果的基础上提出来的模拟人脑结构机制的一门新兴科 学,它模拟了人类神经元活动的原理,具有自学习、联想、对比、推理和概括能力,为很好 地解决语音识别这样一个复杂的模式分类问题提供了新的途径。 本文针时语音识别的特点.对BP神经网络在语音识别技术中的应用进行了探索性研究, 进而结合人工智能领域较为有效的方法——遗传(GA)算法。针对传统BP算法识别准确率高 但训练速度慢的缺点,对BP网络进行改进,构建了一种基于遗传神经网络的语音识别算法(GABP),并建立相应的语音识别系统。仿真实验表明,该算法有效地缩短了识别时问,提 高了网络训练速度和语音的识别率。 关键词:语音识别,神经网络,遗传算法,遗传神经网络,BP网络 THE RSREARCH OF SPEECH RECOGNITION BASED ON THE NEURAL NETWORK ABSTRACT Language is one of the most important means of exchanging information among the mankind.Since the computer was invented,many scientists have been devoted to enabling the computer to understand the natural language.Speech recognition is a comprehensive technology of such areas as acoustics,phonetics,linguistics,computer science,information processing and artificial intelligence,which can be used widely.The research of speech recognition technology has been focused by the world for a long time.The neural network is a new developing science,which simulates the mechanism of human brain and was putted forward by the developing of modern science.It is not the overall description of human brain,but the abstract,simulation and simplifying of the physical neural networks of human beings. The purpose of the research in this area is exploring the human brain mechanisms in information processing,storing and searching.If people can understand these mechanisms,a new way for the research of artificial intelligence,information processing and etc.

2019公需课目:人工智能与健康考试题及答案

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2019 年公需科目:人工智能与健康考试题
一、判断题(每题 2 分)
1.自 2013 年起,人们探讨的主题已经从老年科学领域转变到技术科学领域。
正确
错误 2.马斯洛的需求层次理论认为,人类需要的最高层次是自我实现。
正确
错误 3.有了智慧养老这一为老人量身打造的机构,作为子女就可以不用承担责任了。
正确
错误
4.大数据与云计算二者结合,将给世界带来一场深刻的管理技术革命与社会治理 创新。
正确
错误 5.世界卫生组织的 193 个成员国中有 114 个建立了医疗保障制度。
正确
错误 6.人们从信息的被动创造者变成了主动接受者。
正确
错误 7.当前社会中,最为突出的大数据环境是物联网。
正确
错误 8.大数据特征是数据量很大,价值密度很高,同时它的价值总量很高,它对于商
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业有很大的商业价值。 正确 错误
9.当前世界的四大趋势包括“经济全球化”、“全球城市化”、“全球信息化” 和“城市工业化”。
正确 错误 10.医疗大数据主要来源于制药企业、临床数据、社保基金利用率和患者的数据。 正确 错误 11.推动大数据在健康档案和数据服务等方面的应用,具有重要的意义。 正确 错误 12.韩国制定了《智能机器人开发和普及促进法》。 正确 错误 13.GDPR 中指出数据主体具有八项权利。 正确 错误 14.美国共有 33 个州可以共享数据。 正确 错误 15.1956 年 10 月,中国科学院筹建了中科院自动化及远距离操纵研究所(后更 名为中科院自动化所)。 正确
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人工智能语音识别发展报告

人工智能语音识别发展报告Report of Artificial I ntelligence Development

目录 1.语音识别 (3) 1.1.语音识别概念 (3) 1.2.语音识别发展历史 (4) 1.3.人才概况 (6) 1.4.论文解读 (8) 1.5.语音识别进展 (173)

语音识别 1.语音识别 1.1.语音识别概念 语音识别是让机器识别和理解说话人语音信号内容的新兴学科,目的是将语 音信号转变为文本字符或者命令的智能技术,利用计算机理解讲话人的语义内容, 使其听懂人类的语音,从而判断说话人的意图,是一种非常自然和有效的人机交流方式。它是一门综合学科,与很多学科紧密相连,比如语言学、信号处理、计算机科学、心理和生理学等[8]。 语音识别首先要对采集的语音信号进行预处理,然后利用相关的语音信号处 理方法计算语音的声学参数,提取相应的特征参数,最后根据提取的特征参数进行 语音识别。总体上,语音识别包含两个阶段:第一个阶段是学习和训练,即提取语音 库中语音样本的特征参数作为训练数据,合理设置模型参数的初始值,对模型各个参 数进行重估,使识别系统具有最佳的识别效果;第二个阶段就是识别,将待识别语音信 号的特征根据一定的准则与训练好的模板库进行比较,最后通过一定的识别算法得出识 别结果。显然识别结果的好坏与模板库是否准确、模型参数的好坏以及特征参数的选择 都有直接的关系。 实际上,语音识别也是一种模式识别,其基本结构如下图所示。和一般模式 识别过程相同,语音识别包括如图所示3 个基本部分。实际上,由于语音信息的复 杂性以及语音内容的丰富性,语音识别系统要比模式识别系统复杂的多。 图 6-1 语音识别系统框架 其中,预处理主要是对输入语音信号进行预加重和分段加窗等处理,并滤除其 中的不重要信息及背景噪声等,然后进行端点检测,以确定有效的语音段。特征参数 提取是将反映信号特征的关键信息提取出来,以此降低维数减小计算量,

语音识别技术文献综述

语音识别技术综述 The summarization of speech recognition 张永双 苏州大学 摘要 本文回顾了语音识别技术的发展历史,综述了语音识别系统的结构、分类及基本方法,分析了语音识别技术面临的问题及发展方向。 关键词:语音识别;特征;匹配 Abstact This article review the courses of speech recognition technology progress ,summarize the structure,classifications and basic methods of speech recognition system and analyze the direction and the issues which speech recognition technology development may confront with. Key words: speech recognition;character;matching 引言 语音识别技术就是让机器通过识别和理解过程把语音信号转变为相应的文本或命令的高技术。语音识别是一门交叉学科,所涉及的领域有信号处理、模式识别、概率论和信息论、发声机理和听觉机理、人工智能等等,甚至还涉及到人的体态语言(如人民在说话时的表情手势等行为动作可帮助对方理解)。其应用领域也非常广,例如相对于键盘输入方法的语音输入系统、可用于工业控制的语音控制系统及服务领域的智能对话查询系统,在信息高度化的今天,语音识别技术及其应用已成为信息社会不可或缺的重要组成部分。 1.语音识别技术的发展历史 语音识别技术的研究开始二十世纪50年代。1952年,AT&Tbell实验室的Davis等人成功研制出了世界上第一个能识别十个英文数字发音的实验系统:Audry系统。

语音识别方法及发展趋势分析

语音识别改进方法及难点分析 ——《模式识别》结课小论文 学院:化工与环境学院 学号:2120151177 姓名:杜妮

摘要:随着计算机技术的不断发展,人工智能程度也越来越高,作为人工智能的一部分——模式识别也在模型和算法上愈发成熟。本文根据近105年文献,分析最新声音识别的方法和应用。 关键字:模式识别声音识别方法应用 随着人工智能的迅速发展,语音识别的技术越来越成为国内外研究机构的焦点。人们致力于能使机器能够听懂人类的话语指令,并希望通过语音实现对机器的控制。语音识别的研究发展将在不远的将来极大地方便人们的生活。 语音识别大致的流程包括:特征提取、声学模型训练、语音模型训练以及识别搜索算法。作为一项人机交互的关键技术,语音识别在过去的几十年里取得了飞速的发展,人们在研究和探索过程中针对语音识别的各部流程进行了各种各样的尝试和改造,以期发现更好的方法来完成语音识别流程中的各步骤,以此来促进在不同环境下语音识别的效率和准确率。本文通过查阅近10年国内外文献,分析目前语音识别流程中的技术进展和趋势,并在文章最后给出几项语音识别在日常生活中的应用案例,从而分析语音识别之后的市场走势和实际利用价值。 一、语音识别的改进方法 (一)特征提取模块改进 特征提取就是从语音信号中提取出语音的特征序列。提取的语音特征应该能完全、准确地表达语音信号,特征提取的目的是提取语音信号中能代表语音特征的信息,减少语音识别时所要处理的数据量。语音信号的特征分析是语音信号处理的前提和基础,只有分析出可以代表语音信号本质特征的参数,才能对这些参数进行高效的语音通信,语音合成,和语音识别等处理,并且语音合成的好坏,语音识别率的高低,也都取决于语音特征提取的准确性和鲁棒性。目前,针对特定应用的中小词汇量、特定人的语音识别技术发展已较为成熟,已经能够满足通常应用的要求,并逐步投入了实用。而非特定人、大词汇量、连续语音识别仍是

国内高校人工智能专业排行

国内高校人工智能专业排行 人工智能可以说是近年最火爆的行业,进可科研,退可就业,市场需求大、就业前景好、薪资高,是很多人心仪的专业。人工智能算是计算机的一个分支,而说起计算机大家通常第一个想起的是清华,其实计算机分支很多,有些学校的部分专业甚至学科排名还在清华之前。今天为大家介绍一下第四轮学科评估结果中人工智能计算机相关专业获评A+和A的高校及他们的专业,供大家参考。 电子科学与技术、信息与通信工程、控制科学与工程和计算机科学与工程是计算机的4个主要分支。上表中的15所高校表现不同,像清华四个专业都很优秀,两个A+两个A;“两邮一电”也表现不俗,都有A+入账;国防科技大学和上交都是各有3个专业获评A或A+。那么该如何选择呢?下面我们就一一为大家进行推荐介绍。 1 北京大学 北京大学作为全国数一数二的最顶尖高校,虽然在工科排名中没有十分靠前,但是它的计算机专业却是非常的强势。比如北大的计算机科学与工程在教育部第四轮学科评估中被评估为了A+的学科。不仅拥有一级学科的博士点,还拥有计算机科学与技术的博士后流动站。 北京大学的计算机专业成立于1987年,作为一名百年名校,综合实力全国排名第二,仅次于清华大学,可见学科实力也是非常强悍,北京大学计算机专业的师资力量非常雄厚,硬件设备也是非常好的,该专业一直致力于培养学生的实践能力,注重人才的交流和培养,从北京大学计算机专业出来的人才可以说都是一等一的精英。本科阶段,北大有四个计算机方向,分别是计算机科学与技术,电子学,微电子学,人工智能,都隶属于信息科学技术学院。研究生阶段还有操作系统,数据库,软件工程等方向。 2 清华大学 清华大学计算机专业成立于1958年,经过50多年的不懈努力,现已经发展成为我国计算机

人工智能在医疗领域的应用现状、问题与建议

1.本讲提到,人工智能的发展历程中的第二次低谷期在()。。(0.3分) A.1976年-1982年 B.1982年-1987年 C.1987年-1997年 D.1997年-2010年 我的答案: B ×答错 2.美国的()中指出人工智能对于劳动力市场的影响具有不确定性,应对政策的 关键不在于担心全面失业,而是建立合理的制度和政策以调整工作结构。。(0.3分) A.《人工智能 B.《国家人工智能研究和发展战略计划》 C.《为人工智能的未来做好准备》 D.《2030年的人工智能与生活》 我的答案: A √答对 3.本讲提到,2013年在汉诺威工业博览会上()正式提出以建设智能工厂为核 心的“工业 4.0战略”。。(0.3分) A.美国 B.日本 C.欧盟 D.德国

我的答案: B ×答错 4.欧盟加强了个人隐私和数据保护,在2016年4月14日通过了商讨四年的()。。(0.3分) A.《数据保护指示》 B.《一般数据保护法案》 C.《健康保险携带和责任法案》 D.《欧盟人工智能》 我的答案: B √答对 5.《一般数据保护法案》中对个人数据泄露的规定是数据控制者应在()小时之 内向监管机构报告个人数据的泄露情况。。(0.3分) A.24 B.48 C.72 D.96 我的答案: B ×答错 6.本讲提到,2017年7月,国务院印发并实施(),构筑我国人工智能发展的 先发优势,加快建设创新型国家和世界科技强国。。(0.3分) A.《“互联网+”人工智能三年行动实施方案》 B.《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划(2018-2020年)》 C.《新一代人工智能发展规划》

2019年专业技术人员继续教育公需科目 人工智能与健康 考题

2019年专业技术人员继续教育公需科目人工智能与健康考题 一、单选 1.在高血压诊断标准的变迁史上,()将高血压的诊断标准定为120/80mmHg以下更受益。 A.1949年 B.1984年 C.1993年 D.2016年 我的答案:D √答对 2.我国在语音语义识别领域的领军企业是()。 A.科大讯飞 B.图谱科技 C.阿里巴巴 D.华为 我的答案:A √ 3.中国人工智能产业初步呈现集聚态势,人工智能企业主要集聚在经济发达的一二线城市及沿海地区,排名第一的城市是()。 A.上海 B.北京 C.深圳 D.杭州 我的答案:B √ 4.MIT教授Tomaso Poggio明确指出,过去15年人工智能取得的成功,主要是因为()。 A.计算机视觉 B.语音识别 C.博弈论 D.机器学习 我的答案:D √ 5.1997年,Hochreiter&Schmidhuber提出()。 A.反向传播算法 B.深度学习 C.博弈论 D.长短期记忆模型 我的答案:D √ 6.(),中共中央政治局就人工智能发展现状和趋势举行第九次集体学习。 A.2018年3月15日 B.2018年10月31日 C.2018年12月31日 D.2019年1月31日 我的答案:B √ 7.()是指能够自己找出问题、思考问题、解决问题的人工智能。 A.超人工智能 B.强人工智能 C.弱人工智能

D.人工智能 我的答案:B √ 8.据清华原副校长施一公教授研究,中国每年有265万人死于(),占死亡人数的28%。 A.癌症 B.心脑血管疾病 C.神经退行性疾病 D.交通事故 我的答案:A √ 9.2005年,美国一份癌症统计报告表明:在所有死亡原因中,癌症占()。 A.1/4 B.1/3 C.2/3 D.3/4 我的答案:A √ 10.()是自然语言处理的重要应用,也可以说是最基础的应用。 A.文本识别 B.机器翻译 C.文本分类 D.问答系统 我的答案:C √ 11.()是人以自然语言同计算机进行交互的综合性技术,结合了语言学、心理学、工程、计算机技术等领域的知识。 A.语音交互 B.情感交互 C.体感交互 D.脑机交互 我的答案:A √ 12.下列对人工智能芯片的表述,不正确的是()。 13.A.一种专门用于处理人工智能应用中大量计算任务的芯片 B.能够更好地适应人工智能中大量矩阵运算 C.目前处于成熟高速发展阶段 D.相对于传统的CPU处理器,智能芯片具有很好的并行计算性能 我的答案:C √ 13.()是指能够按照人的要求,在某一个领域完成一项工作或者一类工作的人工智能。 A.超人工智能 B.强人工智能 C.弱人工智能 D.人工智能 我的答案:C √ 14.现在医学上使用的水银柱血压计是在()开始应用于临床的。 A.1872年 B.1896年 C.1970年 D.2005年

2019年公需课目_人工智能与健康考试题和答案

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2019 年公需科目:人工智能与健康考试题
一、判断题(每题 2 分)
1.自 2013 年起,人们探讨的主题已经从老年科学领域转变到技术科学领域。
正确
错误 2.马斯洛的需求层次理论认为,人类需要的最高层次是自我实现。
正确
错误 3.有了智慧养老这一为老人量身打造的机构,作为子女就可以不用承担责任了。
正确
错误
4.大数据与云计算二者结合,将给世界带来一场深刻的管理技术革命与社会治理 创新。
正确
错误 5.世界卫生组织的 193 个成员国中有 114 个建立了医疗保障制度。
正确
错误 6.人们从信息的被动创造者变成了主动接受者。
正确
错误 7.当前社会中,最为突出的大数据环境是物联网。
正确
错误 8.大数据特征是数据量很大,价值密度很高,同时它的价值总量很高,它对于商
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业有很大的商业价值。 正确
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9.当前世界的四大趋势包括“经济全球化”、“全球城市化”、“全球信息化” 和“城市工业化”。
正确
错误 10.医疗大数据主要来源于制药企业、临床数据、社保基金利用率和患者的数据。
正确
错误 11.推动大数据在健康档案和数据服务等方面的应用,具有重要的意义。
正确
错误 12.韩国制定了《智能机器人开发和普及促进法》。
正确
错误 13.GDPR 中指出数据主体具有八项权利。
正确
错误 14.美国共有 33 个州可以共享数据。
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15.1956 年 10 月,中国科学院筹建了中科院自动化及远距离操纵研究所(后更 名为中科院自动化所)。
正确
学习资料

人工智能 语音识别 论文

基于神经网络的语音信号识别 摘要 语言是人类之间交流信息的主要手段之一,自电脑发明以来,人们就一直致力于使电脑能够理解自然语言。语音识别技术是集声学、语音学、语言学、计算机、信息处理和人工智能等诸领域的一项综合技术,应用需求十分广阔,长期以来一直是人们研究的热点。神经网络是在现代科学研究成果的基础上提出来的模拟人脑结构机制的一门新兴科学,它模拟了人类神经元活动的原理,具有自学习、联想、对比、推理和概括能力,为很好地解决语音识别这样一个复杂的模式分类问题提供了新的途径。本文针时语音识别的特点.BP 神经网络在语音识别技术中的应用进行了探索性研究,对进而结合人工智能领域较为有效的方法——遗传(GA)算法。针对传统BP 算法识别准确率高但训练速度慢的缺点,对BP 网络进行改进,构建了一种基于遗传神经网络的语音识别算法(GABP),并建立相应的语音识别系统。仿真实验表明,该算法有效地缩短了识别时问,提高了网络训练速度和语音的识别率。关键词:语音识别,神经网络,遗传算法,遗传神经网络,BP 网络RECOGNITIO THE RSREARCH OF SPEECH RECOGNITION BASED ON THE NEURAL NETWORK ABSTRACT Language is one of the most important means of exchanging information among the mankind.Since the computer was invented,many scientists have been devoted to enabling the computer to understand the natural language.Speech recognition is a comprehensive technology of such areas as acoustics,phonetics,linguistics,computer science,information processing and artificial intelligence,which can be used widely.The research of speech recognition technology has been focused by the world for a long time.The neural network is a new developing science,which simulates the mechanism of human brain and was putted forward by the developing of modern science.is not the overall description of human brain,the abstract,It but simulation and simplifying of the physical neural networks of human beings. The purpose of the research in this area is exploring the human brain mechanisms in information processing,storing and searching.If people can understand these mechanisms,a new way for the research of artificial intelligence,information processing and etc. can be opened up. Artificial neural network is a system which using a physically feasible system to imitate the structure and function of nerve cells in human brain,which has the ability of self—learning,contrasting,reasoning and summarizing .It have offered a new way in solving such complicated pattern classification problems as speech recognition.This paper mainly studies the application of the BP neural network in the research of speech recognition. BP neural network can get higher identification precision, but its training speed is very low, a new recognizing algorithm based on BP algorithm by combining with good effect method in ANN which named genetic algorithm (GA) was proposed and used to improve the BP neural network. Experiments results show that the training speed can be accelerated by the method and the recognition performance is also promoted.words: Key words speech recognition, neural network, genetic algorithm, genetic neural network, BP network 1.绪论1.1 1.1 课题背景1.1.1 语音识别概述随着计算机技术的发展,人与机器之间的交流也越来越广泛和深入,计算机己经渗透到人们生活的各个方面。在现代社会中,人们逐渐习惯借助计算机来完成各项事务。在这种情况下,如何让计算机智能化地与人进行通信,使人机交互更加自然方便成为现代计算机科学的重要研究课题之一。语音识别(Speech Recognition)主要是指让机器听懂人说的话,即在各种情况下,准确地识别出语音的内容,从而根据其信息,执行人的各种意图。语音识别是一门涉及面很广的交叉学科,它是目前发展最为迅速的信息研究诸领域中的一个。语音识别的最大优势在于使得人机用户界面更加自然和容易使用。随着计算机技术、模式识别和信号处理技

人工智能相关研究六问-中国科学院自动化研究所

人工智能相关研究六问 宗成庆 中国科学院自动化研究所 cqzong@https://www.360docs.net/doc/2810424728.html, 随着计算机硬件性能的提高和计算机网络技术的快速发展与普及,大数据、互联网+和人工智能等一批新老术语如八面来风横扫神州,尤其在中国大陆,这些术语所掀起的技术浪潮正以不可阻挡之势席卷华夏每一寸土地,可谓“忽如一夜春风来,千树万树梨花开”。作为这些术语所涉及领域的学习者和研究者,理所当然地为之振奋、欢呼,并摩拳擦掌。然而,当沸腾的热血稍稍降温和澎湃的心潮渐趋平静之后,无数的问题如挥之不去的天外来音萦绕在脑海,让我辗转反侧,难以入眠。我在兴奋与迷惘中追寻这些问题的答案,但我始终无功而返或者原地打转。我知道我的无知和愚钝,我也知道自己的浅薄与狭隘,于是,我把这些问题记下来,公示于众,万望赐教。 1.关于人工智能 上个世纪80年代中期,在我读大学和研究生的时候人工智能曾一度如日中天,直到90年代中期,它仍是一颗耀眼之星而备受宠爱,之后便日渐黯淡,最终“臭不可闻”。30多年后的今天,究竟缘何被人们再度热捧?是人工智能有了新的内涵,还是“新瓶装老酒”?如果说在过去的30多年里,计算机科学技术有了突破性进展,那么,除了硬件性能的飞跃性提高,人工智能的贡献到底有多大?究竟什么是人工智能研究的核心内容呢?当他“受宠”的时候,人工智能好像是一个框,什么内容都可以往里装,似乎做什么都属于人工智能。当他“失宠”的时候,人人唯恐避之不及。如果抛开自然语言理解、图像和视频识别、搜索算法、知识工程等(而这些方向也都有自己独立的学科),还有什么是人工智能独家的研究内容呢? 2.关于机器学习 近年来机器学习方法研究发展迅速,在不到10年的时间里迁移学习(transfer learning)、增强学习(reinforcement learning)、概率图模型(graph-based model)和深度学习(deep learning, DL)等一系列模型和方法被相继热捧,而深度学习方法出现之前的每一种方法都不过仅持续两三年的时间便黯然失色。是科学家“喜新厌旧”,还是那些被冷落的方法和模型真地无能为力?我们知道,无论哪一种统计学习方法都是建立在大规模训练样本之上的“赌博”模型,难以做到举一反三。所以很多模型在实际应用的复杂场景中往往不如一个三岁的小孩。而儿童在学习和理解

人工智能离开实验室走向产业化

人工智能离开实验室走向产业化 2021年1月4日,随着中国围棋手古力投子认输,神秘棋手Master最终以60胜0负1平的战绩横扫对手,其中包括目前中日韩职业围棋手聂卫平、常昊等老将。当日,谷歌DeepMind发布公告正式确认,网络账号Master的真身正是人工智能机器人阿尔法狗(AlphaGO)。平静了一段时间的人工智能因此再次受到广泛关注。古力在2021年1月5日凌晨表示:“相对于恒定的Master大师,我们人类的喜怒哀乐,对未知的憧憬与探索,也许正是我们活下去的最深层动力。阿尔法的出现已经彻底颠覆了我们棋手对局势原有的判断和掌控。” 依靠强大运算能力取胜 作为旁观者,我们对阿尔法狗的最大好奇心莫过于为什么它能战胜这么多的围棋顶尖高手?而所谓的人工智能又是什么? 人工智能(Artificial Intelligence)的英文缩写为AI。综合各类百科网站对它的定义,我们可以得知,人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新型技术。它是计算机学科的一个分支,意在了解人类智能的实质,制造出一种能以与人类智能相似的方式对外界做出反应的智能机器人。 慧晨咨询TMT互联网研究部高级研究经理林仁翔在接受《经济》记者采访时指出,人工智能的定义比较复杂,一方面,研究机构或人员对这一概念见仁见智,各不相同;另一方面,大家对“人工”的认识比较统一,但“智能”到底是什么却难有定论。 “‘智能’通常涉及意识、自我、思维等,可是人类对智能的了解往往限于自身。虽然人工智能的研究也包括动物或者其他人造系统,但目前看来,还是人的智能更胜一筹。”林仁翔说。他认为,人工智能可以简单地总结为“用机器替代人类完成复杂工作的研究”,其核心是利用计算机或者自动机器模拟甚至代替人类的部分功能。例如,现在很

基于人工智能深度学习的语音识别方法分析

血I「技术昌应用〕信息记录材料2019年9月第20卷第9期_______________________________________________基于人工智能深度学习的语音识别方法分析 崔娟,吴磊 (潍坊职业学院山东潍坊262737) 【摘要】随着新一代信息技术的发展,语音识别在各个领域的应用越来越广泛,我们可以在日常生活中更加普遍地接触到各类语音识别产品,如手机中的智能语音助手、车栽语音导航、天猫精灵等.语音识别技术已经在很多应用领域取得重大进展,但是在语音特征提取准确性、识别稳定性、语言建模等方面仍需亟待改进,而深度学习技术的可以很好的解决这些问题。因此,本文针对人工智能深度学习在语音识别领域方面的应用进行分析,做出了简要的阐述。 【关键词】人工智能;语音识别;方法分析 【中图分类号】TP24【文献标识码】A【文章编号】1009-5624(2019)09-0168-02 1引言 随着大数据、物联网、云计算等信息技术的发展,以深度学习为代表的人工智能技术的飞速发展,大幅度跨越了科学研究与实际应用之间的鸿沟,人工智能技术实现了语音识别系统从“不能用”到"可以用”的跨越式突破,迎来了迅猛发展的新高潮切。目前,在当前的市场上,虽然很多语音识别系统都初步实现了人与机器的沟通,但是仍有一些语音识别技术不是很完善。因此在针对语音识别技术改进方面,我们可以充分利用人工智能的深度学习,加强语音识别系统对语音、语义识别的准确性和实时性。而且在研究的过程中,研究人员也要深刻意识到研究结果和实际运用会出现的差异和问题,以及研究结果是否可以满足人们对人工系统的语音识别需求。深度学习的加入就是为了加强语音识别系统的运用,满足人们对语音识别系统提出的更高要求。 2语音识别技术的简介 语言识别技术其实就是让机器通过识别人的发音或者是声线去进行理解,然后将语音信号转变为一种相应的文本,其过程可以简单总结为:语音信号预处理— —语音信号特征提取— —在语音模型库中找到相应的模式进行匹配— —在语言模型库中对语言进行处理— —完成识别。 人们对语音识别准确性、实用型的需求促进了语音识别系统应用的快速发展,使得语音识别技术取得了一定的研究成果,语音识别系统也逐渐从实验室走向了人们的生活和市场。随着智能时代的到来,语音识别技术不仅在生活上对人们起到帮助,而且在工业发展、通信技术、甚至医疗区域都慢慢体现出了自己的价值⑵。尤其在2000年到2010年这一期间,是信息技术迅速发展的黄金时期,语音识别技术也是在这一时期得到更好的研究和探索,研究人员并将语音识别系统自身所能涉及的领域又进行了新的扩大。其中就包括对噪音信号的处理、信息的识别、以及对声线的识别和智能语音合成等等。总的来说,人类能够与机器进行畅通交流一直都是我们极力研究和期待的事情,语言识别技术很好的满足了人们这一想象和需求。 3目前传统语音识别系统存在的问题 3.1语音识别技术无法进行更好的提升 虽然时代在慢慢进步,但是在研究语音识别系统方面,我们的研究者也遇到了研究事业的“瓶颈期”。虽然现在有很多的设备都安装了语音识别系统,也做到了人与机器之间进行沟通,但是机器始终是机器,就算能够识别语音但是也只能识别一些基础的简单语言回。相对于专业的术语还很难做到识别和理解。研究者在通过各个方面的改造和创新,最终使得语音识别系统在知识理解方面加强了一些对外语以及方言的理解。但是对于噪声处理、系统鲁棒性、语音复杂模型等方面仍然是需要克服的问题,有待进一步提升。 3.2语音识别系统无法进行准确的数据特征提取 近年来互联网技术突飞猛进,很多设备也与互联网接轨,在当下信息技术发达的时代背景下,智能系统就成为了现在的社会主流。而语音识别就是这种主流中最重要的 这些命令调整自身运行参数。 4结论 10kV以下配电网无功电压优化与智能控制设计的目的是降低系统无谓损耗,保证供电电压平稳,提升配电网运行的经济效益。随着我国1ORV以下配电网性能及运行压力的变化,其产生的无功电压也会随之改变。因此无功补偿应作为10kV以下配电网维护管理中的重点工作之一,结合行业发展对配电网运行效率的新要求,积极引进现代化技术,做好低压配电网无功补偿工作。 【參考文献】 [1]张世伟,连鸿波.配电网无功电压混成自动控制研究[J].华东电力,2018(09). [2]张文琼,戈狄,赵兴华.许昌地区无功电压合格率偏低的原因及对策[J].农村电工,2018(06). [3]陈章潮,林桂钱.地区电网的无功电压规划和运行的优化方法研究[J].中国电力,2019(03). ⑷何志桥.略谈电网无功电压与几种调压措施[JL华东电力,2018(02). [5]吴启富,王井钢,陈汝侧,林忠敏.川南电力系统电压无功综合分析[J].四川电力技术,2018(06). 作者简介:范晓帅(1987-),男,山东省高密县人,开滦唐山矿业分公司机电科,工程师,从事矿井机电方向的研究. 168

(完整版)人工智能的发展及应用

人工智能的发展及应用 这是个信息爆炸自动控制飞速发展的时代,而在这样的时代中,人工智能也取得了飞速的发展。成为了最前沿最热门的学科和研究方向之一。 人工智能的定义? ?“人工智能”(Artificial Intelligence)一词最初是在1956年Dartmouth 学会上提出的。人工智能是指研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支,它企图了解智能的实质,并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器。目前能够用来研究人工智能的主要物质手段以及能够实现人工智能技术的机器就是计算机,人工智能的发展历史是和计算机科学与技术的发展史联系在一起的。? 人工智能理论进入21世纪,正酝酿着新的突破,人工智能的研究成果将能够创造出更多更高级的智能“制品”,并使之在越来越多的领域超越人类智能,人工智能将为发展国民经济和改善人类生活做出更大贡献。? 人工智能的应用领域? ?1.在管理系统中的应用? (1)人工智能应用于企业管理的意义主要不在于提高效率,而是用计算机实现人们非常需要做,但工业工程信息技术是靠人工却做不了或是很难做到的事情。在《谈谈人工智能在企业管理中的应用》一文中刘玉然指出把人工智能应用于企业管理中,以数据管理和处理为中心,围绕企业的核心业务和主导流程建立若干个主题数据库,而所有的应用系统应该围绕主题数据库来建立和运行。换句话说,就是将企业各部门的数据进行统一集成管理,搭建人工智能的应用平台,使之成为企业管理与决策中的关键因子。? 2.在工程领域的应用? (1)医学专家系统是人工智能和专家系统理论和技术在医学领域的重要应用,具有极大的科研和应用价值,它可以帮助医生解决复杂的医学问题,作为医生诊断、治疗的辅助工具。事实上,早在1982年,美国匹兹堡大学的Miller就发表了着名的作为内科医生咨询的Internist 2Ⅰ内科计算机辅助诊断系统的研究成果,由此,掀起了医学智能系统开发与应用的高潮。目前,医学智能系统已通过其在医学影像方面的重要作用,从而应用于内科、骨科等多个医学领域中,并在不断发展完善中。? (2)地质勘探、石油化工等领域是人工智能的主要作用发挥领地。1978年美国斯坦福国际研究所就研发制成矿藏勘探和评价专家系统“PROSPECTOR”,该系统用于勘探评价、区域资源估值和钻井井位选择等,是工业领域的首个人工智能专家系统,其发现了一个钼矿沉积,价值超过1亿美元。? 3.在技术研究中的应用? (1)在超声无损检测(NDT)与无损评价(NDE)领域中,目前主要广泛采用专家系统方法对超声损伤(UT)中缺陷的性质、形状和大小进行判断和归类;专家运用超声无损检测仪器,以其高精度的运算、控制和逻辑判断力代替大量人的体力与脑力劳动,减少了任务因素造成的无擦,提高了检测的可靠性,实现了超声检测和评价的自动化、智能化。? (2)人工智能在电子技术领域的应用可谓由来已久。随着网络的迅速发展,网络技术的安全是我们关心的重点,因此我们必须在传统技术的基础上进行网络安全技术的改进和变更,大力发展数据挖掘技术、人工免疫技术等高效的AI技术,开发更高级AI通用和专用语言,和应用环境以及开发专用机器,而与人工智能技术则为我们提供了可能性。

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