10-3-语音识别-11
2024年职称继续教育-数字技术领域新职业——人工智能与行业应用考试答案(满分)
数字技术领域新职业——人工智能与行业应用1根据SAE 美国汽车工程师学会对自动驾驶汽车的分级，其中完全自动化对应的是（）。
ALevel 1B Level 3C Level 5D Level 7您的答案：C 回答正确2（）年11月15日，科技部召开新一代人工智能发展规划启动会，会议宣布首批国家新一代人工智能开放创新平台名单。
A 2015B 2016C 2017D 2018您的答案：C 回答正确3DeepFace 模型在人脸识别领域中采用3D 对齐的方式，进行图片纹理化并提取对应的特征，然后对提取出的特征使用SVR 处理以提取出人脸及对应的六个基本点，最后根据六个基本点做仿射变化，再根据3D 模型得到对应的（）个面部关键占做三角划分最终得出对应3D 人脸。
A56B 67C 72D 81您的答案：B 回答正确4百度（）识别技术在国际评测2015-2016FDDB 与LFW 中获得世界第一，并入选2017MIT 全球十大突破技术。
A人脸B 图像C 语音D 视频您的答案：A 回答正确5深度学习算法中的深度神经网络（DNN）主要应用场景包括搜索排序和（）。
A图像识别B视频分析C自然语言处理D推荐排序您的答案：D回答正确6人工智能是指能够像人一样（）的程序或系统。
[多选题：10分]A感知B认知C决策D执行您的答案：ABCD回答正确7人工智能的核心技术支撑包括（）等。
[多选题：10分]A物联网B大数据C算法突破D超级计算能力试题解析您的答案：ABCD回答正确8人工智能语音交互的核心技术主要包括（）。
[多选题：10分]A语音识别B自然语言处理C语音合成您的答案：ABC回答正确9人脸识别的具体步骤主要包括（）等。
[多选题：10分]A人脸图像采集及检测B人脸图像预处理C人脸图像特征提取D人脸图像匹配与识别您的答案：ABCD回答正确10智能助理的应用领域主要包括（）等。
[多选题：10分]A酒店B家庭C商场D教育试题解析您的答案：ABCD回答正确11工业3.0是指基于自动化、数字化和网络化，实现制造活动的智能化。
(完整版)RFID试题
一、填空题1、物联网（Internet of things）被称为是信息技术的一次革命性创新，成为国内外IT业界和社会关注的焦点之一。
它可以分为、、、四个环节。
2、上述物联网四个环节对应的关键技术分别为、、、。
3、RFID系统通常由、和三部分组成。
4、RFID系统按照工作频率分类，可以分为、、、四类。
5、高频RFID系统典型的工作频率是 .6、超高频RFID系统遵循的通信协议一般是、。
7、自动识别技术是应用一定的识别装置，通过被识别物品和识别装置之间的接近活动，自动地获取被识别物品的相关信息,常见的自动识别技术有、、、（至少列出四种)。
8、RFID的英文缩写是。
9、目前国际上与RFID相关的通信标准主要有: 、。
10、基于概率的ALOHA算法又可以分为、、等。
11、在RFID系统工作的信道中存在有三种事件模型：①、②、③。
12、时序指的是读写器和电子标签的工作次序。
通常有两种时序：一种是；另一种是。
13、读写器和电子标签通过各自的天线构建了二者之间的非接触信息传输通道.根据观测点与天线之间的距离由近及远可以将天线周围的场划分为三个区域：、、 .14、上一题中第二个场区与第三个场区的分界距离R为。
（已知天线直径为D，天线波长为 。
）15、在RFID系统中，读写器与电子标签之间能量与数据的传递都是利用耦合元件实现的，RFID 系统中的耦合方式有两种：、。
16、读写器和电子标签之间的数据交换方式也可以划分为两种,分别是、。
17、按照射频识别系统的基本工作方式来划分，可以将射频识别系统分为、、。
18、读写器天线发射出去的电磁波是以球面波的形式向外空间传播的，所以距离读写器R处的电子标签的功率密度S为：。
（已知读写器的发射功率为P Tx,读写器发射天线的增益为G Tx，电子标签与读写器之间的距离为R）19、按照读写器和电子标签之间的作用距离可以将射频识别系统划分为三类：、、。
20、典型的读写器终端一般由、、和接口构成。
智能语音识别与自然语言处理技术考核试卷
3.词语嵌入技术可以捕捉到词语的语义和语法信息。（）
4.在自然语言处理中，文本分类和情感分析是同一任务的不同名称。（）
5.深度学习模型在自然语言处理中总是比传统机器学习方法效果更好。（）
6.语音合成技术主要依赖于声学模型和语言模型的联合作用。（）
A.词语嵌入
B.依存关系分析
C.主题模型
D.命名实体识别
16.以下哪些是自然语言处理中的预训练模型？（）
A. ELMO
B. BERT
C. GPT
D. RNN
17.在语音识别系统中，以下哪些方法可以用于说话人识别？（）
A.声纹识别
B.说话人自适应
C. i-Vector
D.基于规则的匹配
18.以下哪些是自然语言处理中的无监督学习方法？（）
7.命名实体识别（NER）的主要目的是识别文本中的关键词。（）
8.机器翻译系统通常不需要理解源语言的语义内容。（）
9.在自然语言处理中，预训练模型可以显著提高下游任务的性能。（）
10.说话人识别和说话人验证是两个完全不同的任务。（）
五、主观题（本题共4小题，每题10分，共40分）
1.请简要描述自然语言处理中的词嵌入技术，并说明它是如何帮助改善语言模型的。
三、填空题（本题共10小题，每小题2分，共20分，请将正确答案填到题目空白处）
1.在自然语言处理中，______是指将文本中的词转化为数值向量的过程。
（）
2.语音识别中的“声学模型”主要是对语音信号的______进行建模。
（）
3. ______是指计算机程序对自然语言文本进行理解和解释的能力。
（）
机器学习与人工智能领域中常用的英语词汇
机器学习与人工智能领域中常用的英语词汇1.General Concepts (基础概念)•Artificial Intelligence (AI) - 人工智能1)Artificial Intelligence (AI) - 人工智能2)Machine Learning (ML) - 机器学习3)Deep Learning (DL) - 深度学习4)Neural Network - 神经网络5)Natural Language Processing (NLP) - 自然语言处理6)Computer Vision - 计算机视觉7)Robotics - 机器人技术8)Speech Recognition - 语音识别9)Expert Systems - 专家系统10)Knowledge Representation - 知识表示11)Pattern Recognition - 模式识别12)Cognitive Computing - 认知计算13)Autonomous Systems - 自主系统14)Human-Machine Interaction - 人机交互15)Intelligent Agents - 智能代理16)Machine Translation - 机器翻译17)Swarm Intelligence - 群体智能18)Genetic Algorithms - 遗传算法19)Fuzzy Logic - 模糊逻辑20)Reinforcement Learning - 强化学习•Machine Learning (ML) - 机器学习1)Machine Learning (ML) - 机器学习2)Artificial Neural Network - 人工神经网络3)Deep Learning - 深度学习4)Supervised Learning - 有监督学习5)Unsupervised Learning - 无监督学习6)Reinforcement Learning - 强化学习7)Semi-Supervised Learning - 半监督学习8)Training Data - 训练数据9)Test Data - 测试数据10)Validation Data - 验证数据11)Feature - 特征12)Label - 标签13)Model - 模型14)Algorithm - 算法15)Regression - 回归16)Classification - 分类17)Clustering - 聚类18)Dimensionality Reduction - 降维19)Overfitting - 过拟合20)Underfitting - 欠拟合•Deep Learning (DL) - 深度学习1)Deep Learning - 深度学习2)Neural Network - 神经网络3)Artificial Neural Network (ANN) - 人工神经网络4)Convolutional Neural Network (CNN) - 卷积神经网络5)Recurrent Neural Network (RNN) - 循环神经网络6)Long Short-Term Memory (LSTM) - 长短期记忆网络7)Gated Recurrent Unit (GRU) - 门控循环单元8)Autoencoder - 自编码器9)Generative Adversarial Network (GAN) - 生成对抗网络10)Transfer Learning - 迁移学习11)Pre-trained Model - 预训练模型12)Fine-tuning - 微调13)Feature Extraction - 特征提取14)Activation Function - 激活函数15)Loss Function - 损失函数16)Gradient Descent - 梯度下降17)Backpropagation - 反向传播18)Epoch - 训练周期19)Batch Size - 批量大小20)Dropout - 丢弃法•Neural Network - 神经网络1)Neural Network - 神经网络2)Artificial Neural Network (ANN) - 人工神经网络3)Deep Neural Network (DNN) - 深度神经网络4)Convolutional Neural Network (CNN) - 卷积神经网络5)Recurrent Neural Network (RNN) - 循环神经网络6)Long Short-Term Memory (LSTM) - 长短期记忆网络7)Gated Recurrent Unit (GRU) - 门控循环单元8)Feedforward Neural Network - 前馈神经网络9)Multi-layer Perceptron (MLP) - 多层感知器10)Radial Basis Function Network (RBFN) - 径向基函数网络11)Hopfield Network - 霍普菲尔德网络12)Boltzmann Machine - 玻尔兹曼机13)Autoencoder - 自编码器14)Spiking Neural Network (SNN) - 脉冲神经网络15)Self-organizing Map (SOM) - 自组织映射16)Restricted Boltzmann Machine (RBM) - 受限玻尔兹曼机17)Hebbian Learning - 海比安学习18)Competitive Learning - 竞争学习19)Neuroevolutionary - 神经进化20)Neuron - 神经元•Algorithm - 算法1)Algorithm - 算法2)Supervised Learning Algorithm - 有监督学习算法3)Unsupervised Learning Algorithm - 无监督学习算法4)Reinforcement Learning Algorithm - 强化学习算法5)Classification Algorithm - 分类算法6)Regression Algorithm - 回归算法7)Clustering Algorithm - 聚类算法8)Dimensionality Reduction Algorithm - 降维算法9)Decision Tree Algorithm - 决策树算法10)Random Forest Algorithm - 随机森林算法11)Support Vector Machine (SVM) Algorithm - 支持向量机算法12)K-Nearest Neighbors (KNN) Algorithm - K近邻算法13)Naive Bayes Algorithm - 朴素贝叶斯算法14)Gradient Descent Algorithm - 梯度下降算法15)Genetic Algorithm - 遗传算法16)Neural Network Algorithm - 神经网络算法17)Deep Learning Algorithm - 深度学习算法18)Ensemble Learning Algorithm - 集成学习算法19)Reinforcement Learning Algorithm - 强化学习算法20)Metaheuristic Algorithm - 元启发式算法•Model - 模型1)Model - 模型2)Machine Learning Model - 机器学习模型3)Artificial Intelligence Model - 人工智能模型4)Predictive Model - 预测模型5)Classification Model - 分类模型6)Regression Model - 回归模型7)Generative Model - 生成模型8)Discriminative Model - 判别模型9)Probabilistic Model - 概率模型10)Statistical Model - 统计模型11)Neural Network Model - 神经网络模型12)Deep Learning Model - 深度学习模型13)Ensemble Model - 集成模型14)Reinforcement Learning Model - 强化学习模型15)Support Vector Machine (SVM) Model - 支持向量机模型16)Decision Tree Model - 决策树模型17)Random Forest Model - 随机森林模型18)Naive Bayes Model - 朴素贝叶斯模型19)Autoencoder Model - 自编码器模型20)Convolutional Neural Network (CNN) Model - 卷积神经网络模型•Dataset - 数据集1)Dataset - 数据集2)Training Dataset - 训练数据集3)Test Dataset - 测试数据集4)Validation Dataset - 验证数据集5)Balanced Dataset - 平衡数据集6)Imbalanced Dataset - 不平衡数据集7)Synthetic Dataset - 合成数据集8)Benchmark Dataset - 基准数据集9)Open Dataset - 开放数据集10)Labeled Dataset - 标记数据集11)Unlabeled Dataset - 未标记数据集12)Semi-Supervised Dataset - 半监督数据集13)Multiclass Dataset - 多分类数据集14)Feature Set - 特征集15)Data Augmentation - 数据增强16)Data Preprocessing - 数据预处理17)Missing Data - 缺失数据18)Outlier Detection - 异常值检测19)Data Imputation - 数据插补20)Metadata - 元数据•Training - 训练1)Training - 训练2)Training Data - 训练数据3)Training Phase - 训练阶段4)Training Set - 训练集5)Training Examples - 训练样本6)Training Instance - 训练实例7)Training Algorithm - 训练算法8)Training Model - 训练模型9)Training Process - 训练过程10)Training Loss - 训练损失11)Training Epoch - 训练周期12)Training Batch - 训练批次13)Online Training - 在线训练14)Offline Training - 离线训练15)Continuous Training - 连续训练16)Transfer Learning - 迁移学习17)Fine-Tuning - 微调18)Curriculum Learning - 课程学习19)Self-Supervised Learning - 自监督学习20)Active Learning - 主动学习•Testing - 测试1)Testing - 测试2)Test Data - 测试数据3)Test Set - 测试集4)Test Examples - 测试样本5)Test Instance - 测试实例6)Test Phase - 测试阶段7)Test Accuracy - 测试准确率8)Test Loss - 测试损失9)Test Error - 测试错误10)Test Metrics - 测试指标11)Test Suite - 测试套件12)Test Case - 测试用例13)Test Coverage - 测试覆盖率14)Cross-Validation - 交叉验证15)Holdout Validation - 留出验证16)K-Fold Cross-Validation - K折交叉验证17)Stratified Cross-Validation - 分层交叉验证18)Test Driven Development (TDD) - 测试驱动开发19)A/B Testing - A/B 测试20)Model Evaluation - 模型评估•Validation - 验证1)Validation - 验证2)Validation Data - 验证数据3)Validation Set - 验证集4)Validation Examples - 验证样本5)Validation Instance - 验证实例6)Validation Phase - 验证阶段7)Validation Accuracy - 验证准确率8)Validation Loss - 验证损失9)Validation Error - 验证错误10)Validation Metrics - 验证指标11)Cross-Validation - 交叉验证12)Holdout Validation - 留出验证13)K-Fold Cross-Validation - K折交叉验证14)Stratified Cross-Validation - 分层交叉验证15)Leave-One-Out Cross-Validation - 留一法交叉验证16)Validation Curve - 验证曲线17)Hyperparameter Validation - 超参数验证18)Model Validation - 模型验证19)Early Stopping - 提前停止20)Validation Strategy - 验证策略•Supervised Learning - 有监督学习1)Supervised Learning - 有监督学习2)Label - 标签3)Feature - 特征4)Target - 目标5)Training Labels - 训练标签6)Training Features - 训练特征7)Training Targets - 训练目标8)Training Examples - 训练样本9)Training Instance - 训练实例10)Regression - 回归11)Classification - 分类12)Predictor - 预测器13)Regression Model - 回归模型14)Classifier - 分类器15)Decision Tree - 决策树16)Support Vector Machine (SVM) - 支持向量机17)Neural Network - 神经网络18)Feature Engineering - 特征工程19)Model Evaluation - 模型评估20)Overfitting - 过拟合21)Underfitting - 欠拟合22)Bias-Variance Tradeoff - 偏差-方差权衡•Unsupervised Learning - 无监督学习1)Unsupervised Learning - 无监督学习2)Clustering - 聚类3)Dimensionality Reduction - 降维4)Anomaly Detection - 异常检测5)Association Rule Learning - 关联规则学习6)Feature Extraction - 特征提取7)Feature Selection - 特征选择8)K-Means - K均值9)Hierarchical Clustering - 层次聚类10)Density-Based Clustering - 基于密度的聚类11)Principal Component Analysis (PCA) - 主成分分析12)Independent Component Analysis (ICA) - 独立成分分析13)T-distributed Stochastic Neighbor Embedding (t-SNE) - t分布随机邻居嵌入14)Gaussian Mixture Model (GMM) - 高斯混合模型15)Self-Organizing Maps (SOM) - 自组织映射16)Autoencoder - 自动编码器17)Latent Variable - 潜变量18)Data Preprocessing - 数据预处理19)Outlier Detection - 异常值检测20)Clustering Algorithm - 聚类算法•Reinforcement Learning - 强化学习1)Reinforcement Learning - 强化学习2)Agent - 代理3)Environment - 环境4)State - 状态5)Action - 动作6)Reward - 奖励7)Policy - 策略8)Value Function - 值函数9)Q-Learning - Q学习10)Deep Q-Network (DQN) - 深度Q网络11)Policy Gradient - 策略梯度12)Actor-Critic - 演员-评论家13)Exploration - 探索14)Exploitation - 开发15)Temporal Difference (TD) - 时间差分16)Markov Decision Process (MDP) - 马尔可夫决策过程17)State-Action-Reward-State-Action (SARSA) - 状态-动作-奖励-状态-动作18)Policy Iteration - 策略迭代19)Value Iteration - 值迭代20)Monte Carlo Methods - 蒙特卡洛方法•Semi-Supervised Learning - 半监督学习1)Semi-Supervised Learning - 半监督学习2)Labeled Data - 有标签数据3)Unlabeled Data - 无标签数据4)Label Propagation - 标签传播5)Self-Training - 自训练6)Co-Training - 协同训练7)Transudative Learning - 传导学习8)Inductive Learning - 归纳学习9)Manifold Regularization - 流形正则化10)Graph-based Methods - 基于图的方法11)Cluster Assumption - 聚类假设12)Low-Density Separation - 低密度分离13)Semi-Supervised Support Vector Machines (S3VM) - 半监督支持向量机14)Expectation-Maximization (EM) - 期望最大化15)Co-EM - 协同期望最大化16)Entropy-Regularized EM - 熵正则化EM17)Mean Teacher - 平均教师18)Virtual Adversarial Training - 虚拟对抗训练19)Tri-training - 三重训练20)Mix Match - 混合匹配•Feature - 特征1)Feature - 特征2)Feature Engineering - 特征工程3)Feature Extraction - 特征提取4)Feature Selection - 特征选择5)Input Features - 输入特征6)Output Features - 输出特征7)Feature Vector - 特征向量8)Feature Space - 特征空间9)Feature Representation - 特征表示10)Feature Transformation - 特征转换11)Feature Importance - 特征重要性12)Feature Scaling - 特征缩放13)Feature Normalization - 特征归一化14)Feature Encoding - 特征编码15)Feature Fusion - 特征融合16)Feature Dimensionality Reduction - 特征维度减少17)Continuous Feature - 连续特征18)Categorical Feature - 分类特征19)Nominal Feature - 名义特征20)Ordinal Feature - 有序特征•Label - 标签1)Label - 标签2)Labeling - 标注3)Ground Truth - 地面真值4)Class Label - 类别标签5)Target Variable - 目标变量6)Labeling Scheme - 标注方案7)Multi-class Labeling - 多类别标注8)Binary Labeling - 二分类标注9)Label Noise - 标签噪声10)Labeling Error - 标注错误11)Label Propagation - 标签传播12)Unlabeled Data - 无标签数据13)Labeled Data - 有标签数据14)Semi-supervised Learning - 半监督学习15)Active Learning - 主动学习16)Weakly Supervised Learning - 弱监督学习17)Noisy Label Learning - 噪声标签学习18)Self-training - 自训练19)Crowdsourcing Labeling - 众包标注20)Label Smoothing - 标签平滑化•Prediction - 预测1)Prediction - 预测2)Forecasting - 预测3)Regression - 回归4)Classification - 分类5)Time Series Prediction - 时间序列预测6)Forecast Accuracy - 预测准确性7)Predictive Modeling - 预测建模8)Predictive Analytics - 预测分析9)Forecasting Method - 预测方法10)Predictive Performance - 预测性能11)Predictive Power - 预测能力12)Prediction Error - 预测误差13)Prediction Interval - 预测区间14)Prediction Model - 预测模型15)Predictive Uncertainty - 预测不确定性16)Forecast Horizon - 预测时间跨度17)Predictive Maintenance - 预测性维护18)Predictive Policing - 预测式警务19)Predictive Healthcare - 预测性医疗20)Predictive Maintenance - 预测性维护•Classification - 分类1)Classification - 分类2)Classifier - 分类器3)Class - 类别4)Classify - 对数据进行分类5)Class Label - 类别标签6)Binary Classification - 二元分类7)Multiclass Classification - 多类分类8)Class Probability - 类别概率9)Decision Boundary - 决策边界10)Decision Tree - 决策树11)Support Vector Machine (SVM) - 支持向量机12)K-Nearest Neighbors (KNN) - K最近邻算法13)Naive Bayes - 朴素贝叶斯14)Logistic Regression - 逻辑回归15)Random Forest - 随机森林16)Neural Network - 神经网络17)SoftMax Function - SoftMax函数18)One-vs-All (One-vs-Rest) - 一对多(一对剩余)19)Ensemble Learning - 集成学习20)Confusion Matrix - 混淆矩阵•Regression - 回归1)Regression Analysis - 回归分析2)Linear Regression - 线性回归3)Multiple Regression - 多元回归4)Polynomial Regression - 多项式回归5)Logistic Regression - 逻辑回归6)Ridge Regression - 岭回归7)Lasso Regression - Lasso回归8)Elastic Net Regression - 弹性网络回归9)Regression Coefficients - 回归系数10)Residuals - 残差11)Ordinary Least Squares (OLS) - 普通最小二乘法12)Ridge Regression Coefficient - 岭回归系数13)Lasso Regression Coefficient - Lasso回归系数14)Elastic Net Regression Coefficient - 弹性网络回归系数15)Regression Line - 回归线16)Prediction Error - 预测误差17)Regression Model - 回归模型18)Nonlinear Regression - 非线性回归19)Generalized Linear Models (GLM) - 广义线性模型20)Coefficient of Determination (R-squared) - 决定系数21)F-test - F检验22)Homoscedasticity - 同方差性23)Heteroscedasticity - 异方差性24)Autocorrelation - 自相关25)Multicollinearity - 多重共线性26)Outliers - 异常值27)Cross-validation - 交叉验证28)Feature Selection - 特征选择29)Feature Engineering - 特征工程30)Regularization - 正则化2.Neural Networks and Deep Learning (神经网络与深度学习)•Convolutional Neural Network (CNN) - 卷积神经网络1)Convolutional Neural Network (CNN) - 卷积神经网络2)Convolution Layer - 卷积层3)Feature Map - 特征图4)Convolution Operation - 卷积操作5)Stride - 步幅6)Padding - 填充7)Pooling Layer - 池化层8)Max Pooling - 最大池化9)Average Pooling - 平均池化10)Fully Connected Layer - 全连接层11)Activation Function - 激活函数12)Rectified Linear Unit (ReLU) - 线性修正单元13)Dropout - 随机失活14)Batch Normalization - 批量归一化15)Transfer Learning - 迁移学习16)Fine-Tuning - 微调17)Image Classification - 图像分类18)Object Detection - 物体检测19)Semantic Segmentation - 语义分割20)Instance Segmentation - 实例分割21)Generative Adversarial Network (GAN) - 生成对抗网络22)Image Generation - 图像生成23)Style Transfer - 风格迁移24)Convolutional Autoencoder - 卷积自编码器25)Recurrent Neural Network (RNN) - 循环神经网络•Recurrent Neural Network (RNN) - 循环神经网络1)Recurrent Neural Network (RNN) - 循环神经网络2)Long Short-Term Memory (LSTM) - 长短期记忆网络3)Gated Recurrent Unit (GRU) - 门控循环单元4)Sequence Modeling - 序列建模5)Time Series Prediction - 时间序列预测6)Natural Language Processing (NLP) - 自然语言处理7)Text Generation - 文本生成8)Sentiment Analysis - 情感分析9)Named Entity Recognition (NER) - 命名实体识别10)Part-of-Speech Tagging (POS Tagging) - 词性标注11)Sequence-to-Sequence (Seq2Seq) - 序列到序列12)Attention Mechanism - 注意力机制13)Encoder-Decoder Architecture - 编码器-解码器架构14)Bidirectional RNN - 双向循环神经网络15)Teacher Forcing - 强制教师法16)Backpropagation Through Time (BPTT) - 通过时间的反向传播17)Vanishing Gradient Problem - 梯度消失问题18)Exploding Gradient Problem - 梯度爆炸问题19)Language Modeling - 语言建模20)Speech Recognition - 语音识别•Long Short-Term Memory (LSTM) - 长短期记忆网络1)Long Short-Term Memory (LSTM) - 长短期记忆网络2)Cell State - 细胞状态3)Hidden State - 隐藏状态4)Forget Gate - 遗忘门5)Input Gate - 输入门6)Output Gate - 输出门7)Peephole Connections - 窥视孔连接8)Gated Recurrent Unit (GRU) - 门控循环单元9)Vanishing Gradient Problem - 梯度消失问题10)Exploding Gradient Problem - 梯度爆炸问题11)Sequence Modeling - 序列建模12)Time Series Prediction - 时间序列预测13)Natural Language Processing (NLP) - 自然语言处理14)Text Generation - 文本生成15)Sentiment Analysis - 情感分析16)Named Entity Recognition (NER) - 命名实体识别17)Part-of-Speech Tagging (POS Tagging) - 词性标注18)Attention Mechanism - 注意力机制19)Encoder-Decoder Architecture - 编码器-解码器架构20)Bidirectional LSTM - 双向长短期记忆网络•Attention Mechanism - 注意力机制1)Attention Mechanism - 注意力机制2)Self-Attention - 自注意力3)Multi-Head Attention - 多头注意力4)Transformer - 变换器5)Query - 查询6)Key - 键7)Value - 值8)Query-Value Attention - 查询-值注意力9)Dot-Product Attention - 点积注意力10)Scaled Dot-Product Attention - 缩放点积注意力11)Additive Attention - 加性注意力12)Context Vector - 上下文向量13)Attention Score - 注意力分数14)SoftMax Function - SoftMax函数15)Attention Weight - 注意力权重16)Global Attention - 全局注意力17)Local Attention - 局部注意力18)Positional Encoding - 位置编码19)Encoder-Decoder Attention - 编码器-解码器注意力20)Cross-Modal Attention - 跨模态注意力•Generative Adversarial Network (GAN) - 生成对抗网络1)Generative Adversarial Network (GAN) - 生成对抗网络2)Generator - 生成器3)Discriminator - 判别器4)Adversarial Training - 对抗训练5)Minimax Game - 极小极大博弈6)Nash Equilibrium - 纳什均衡7)Mode Collapse - 模式崩溃8)Training Stability - 训练稳定性9)Loss Function - 损失函数10)Discriminative Loss - 判别损失11)Generative Loss - 生成损失12)Wasserstein GAN (WGAN) - Wasserstein GAN（WGAN）13)Deep Convolutional GAN (DCGAN) - 深度卷积生成对抗网络（DCGAN）14)Conditional GAN (c GAN) - 条件生成对抗网络（c GAN）15)Style GAN - 风格生成对抗网络16)Cycle GAN - 循环生成对抗网络17)Progressive Growing GAN (PGGAN) - 渐进式增长生成对抗网络（PGGAN）18)Self-Attention GAN (SAGAN) - 自注意力生成对抗网络（SAGAN）19)Big GAN - 大规模生成对抗网络20)Adversarial Examples - 对抗样本•Encoder-Decoder - 编码器-解码器1)Encoder-Decoder Architecture - 编码器-解码器架构2)Encoder - 编码器3)Decoder - 解码器4)Sequence-to-Sequence Model (Seq2Seq) - 序列到序列模型5)State Vector - 状态向量6)Context Vector - 上下文向量7)Hidden State - 隐藏状态8)Attention Mechanism - 注意力机制9)Teacher Forcing - 强制教师法10)Beam Search - 束搜索11)Recurrent Neural Network (RNN) - 循环神经网络12)Long Short-Term Memory (LSTM) - 长短期记忆网络13)Gated Recurrent Unit (GRU) - 门控循环单元14)Bidirectional Encoder - 双向编码器15)Greedy Decoding - 贪婪解码16)Masking - 遮盖17)Dropout - 随机失活18)Embedding Layer - 嵌入层19)Cross-Entropy Loss - 交叉熵损失20)Tokenization - 令牌化•Transfer Learning - 迁移学习1)Transfer Learning - 迁移学习2)Source Domain - 源领域3)Target Domain - 目标领域4)Fine-Tuning - 微调5)Domain Adaptation - 领域自适应6)Pre-Trained Model - 预训练模型7)Feature Extraction - 特征提取8)Knowledge Transfer - 知识迁移9)Unsupervised Domain Adaptation - 无监督领域自适应10)Semi-Supervised Domain Adaptation - 半监督领域自适应11)Multi-Task Learning - 多任务学习12)Data Augmentation - 数据增强13)Task Transfer - 任务迁移14)Model Agnostic Meta-Learning (MAML) - 与模型无关的元学习（MAML）15)One-Shot Learning - 单样本学习16)Zero-Shot Learning - 零样本学习17)Few-Shot Learning - 少样本学习18)Knowledge Distillation - 知识蒸馏19)Representation Learning - 表征学习20)Adversarial Transfer Learning - 对抗迁移学习•Pre-trained Models - 预训练模型1)Pre-trained Model - 预训练模型2)Transfer Learning - 迁移学习3)Fine-Tuning - 微调4)Knowledge Transfer - 知识迁移5)Domain Adaptation - 领域自适应6)Feature Extraction - 特征提取7)Representation Learning - 表征学习8)Language Model - 语言模型9)Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT) - 双向编码器结构转换器10)Generative Pre-trained Transformer (GPT) - 生成式预训练转换器11)Transformer-based Models - 基于转换器的模型12)Masked Language Model (MLM) - 掩蔽语言模型13)Cloze Task - 填空任务14)Tokenization - 令牌化15)Word Embeddings - 词嵌入16)Sentence Embeddings - 句子嵌入17)Contextual Embeddings - 上下文嵌入18)Self-Supervised Learning - 自监督学习19)Large-Scale Pre-trained Models - 大规模预训练模型•Loss Function - 损失函数1)Loss Function - 损失函数2)Mean Squared Error (MSE) - 均方误差3)Mean Absolute Error (MAE) - 平均绝对误差4)Cross-Entropy Loss - 交叉熵损失5)Binary Cross-Entropy Loss - 二元交叉熵损失6)Categorical Cross-Entropy Loss - 分类交叉熵损失7)Hinge Loss - 合页损失8)Huber Loss - Huber损失9)Wasserstein Distance - Wasserstein距离10)Triplet Loss - 三元组损失11)Contrastive Loss - 对比损失12)Dice Loss - Dice损失13)Focal Loss - 焦点损失14)GAN Loss - GAN损失15)Adversarial Loss - 对抗损失16)L1 Loss - L1损失17)L2 Loss - L2损失18)Huber Loss - Huber损失19)Quantile Loss - 分位数损失•Activation Function - 激活函数1)Activation Function - 激活函数2)Sigmoid Function - Sigmoid函数3)Hyperbolic Tangent Function (Tanh) - 双曲正切函数4)Rectified Linear Unit (Re LU) - 矩形线性单元5)Parametric Re LU (P Re LU) - 参数化Re LU6)Exponential Linear Unit (ELU) - 指数线性单元7)Swish Function - Swish函数8)Softplus Function - Soft plus函数9)Softmax Function - SoftMax函数10)Hard Tanh Function - 硬双曲正切函数11)Softsign Function - Softsign函数12)GELU (Gaussian Error Linear Unit) - GELU（高斯误差线性单元）13)Mish Function - Mish函数14)CELU (Continuous Exponential Linear Unit) - CELU（连续指数线性单元）15)Bent Identity Function - 弯曲恒等函数16)Gaussian Error Linear Units (GELUs) - 高斯误差线性单元17)Adaptive Piecewise Linear (APL) - 自适应分段线性函数18)Radial Basis Function (RBF) - 径向基函数•Backpropagation - 反向传播1)Backpropagation - 反向传播2)Gradient Descent - 梯度下降3)Partial Derivative - 偏导数4)Chain Rule - 链式法则5)Forward Pass - 前向传播6)Backward Pass - 反向传播7)Computational Graph - 计算图8)Neural Network - 神经网络9)Loss Function - 损失函数10)Gradient Calculation - 梯度计算11)Weight Update - 权重更新12)Activation Function - 激活函数13)Optimizer - 优化器14)Learning Rate - 学习率15)Mini-Batch Gradient Descent - 小批量梯度下降16)Stochastic Gradient Descent (SGD) - 随机梯度下降17)Batch Gradient Descent - 批量梯度下降18)Momentum - 动量19)Adam Optimizer - Adam优化器20)Learning Rate Decay - 学习率衰减•Gradient Descent - 梯度下降1)Gradient Descent - 梯度下降2)Stochastic Gradient Descent (SGD) - 随机梯度下降3)Mini-Batch Gradient Descent - 小批量梯度下降4)Batch Gradient Descent - 批量梯度下降5)Learning Rate - 学习率6)Momentum - 动量7)Adaptive Moment Estimation (Adam) - 自适应矩估计8)RMSprop - 均方根传播9)Learning Rate Schedule - 学习率调度10)Convergence - 收敛11)Divergence - 发散12)Adagrad - 自适应学习速率方法13)Adadelta - 自适应增量学习率方法14)Adamax - 自适应矩估计的扩展版本15)Nadam - Nesterov Accelerated Adaptive Moment Estimation16)Learning Rate Decay - 学习率衰减17)Step Size - 步长18)Conjugate Gradient Descent - 共轭梯度下降19)Line Search - 线搜索20)Newton's Method - 牛顿法•Learning Rate - 学习率1)Learning Rate - 学习率2)Adaptive Learning Rate - 自适应学习率3)Learning Rate Decay - 学习率衰减4)Initial Learning Rate - 初始学习率5)Step Size - 步长6)Momentum - 动量7)Exponential Decay - 指数衰减8)Annealing - 退火9)Cyclical Learning Rate - 循环学习率10)Learning Rate Schedule - 学习率调度11)Warm-up - 预热12)Learning Rate Policy - 学习率策略13)Learning Rate Annealing - 学习率退火14)Cosine Annealing - 余弦退火15)Gradient Clipping - 梯度裁剪16)Adapting Learning Rate - 适应学习率17)Learning Rate Multiplier - 学习率倍增器18)Learning Rate Reduction - 学习率降低19)Learning Rate Update - 学习率更新20)Scheduled Learning Rate - 定期学习率•Batch Size - 批量大小1)Batch Size - 批量大小2)Mini-Batch - 小批量3)Batch Gradient Descent - 批量梯度下降4)Stochastic Gradient Descent (SGD) - 随机梯度下降5)Mini-Batch Gradient Descent - 小批量梯度下降6)Online Learning - 在线学习7)Full-Batch - 全批量8)Data Batch - 数据批次9)Training Batch - 训练批次10)Batch Normalization - 批量归一化11)Batch-wise Optimization - 批量优化12)Batch Processing - 批量处理13)Batch Sampling - 批量采样14)Adaptive Batch Size - 自适应批量大小15)Batch Splitting - 批量分割16)Dynamic Batch Size - 动态批量大小17)Fixed Batch Size - 固定批量大小18)Batch-wise Inference - 批量推理19)Batch-wise Training - 批量训练20)Batch Shuffling - 批量洗牌•Epoch - 训练周期1)Training Epoch - 训练周期2)Epoch Size - 周期大小3)Early Stopping - 提前停止4)Validation Set - 验证集5)Training Set - 训练集6)Test Set - 测试集7)Overfitting - 过拟合8)Underfitting - 欠拟合9)Model Evaluation - 模型评估10)Model Selection - 模型选择11)Hyperparameter Tuning - 超参数调优12)Cross-Validation - 交叉验证13)K-fold Cross-Validation - K折交叉验证14)Stratified Cross-Validation - 分层交叉验证15)Leave-One-Out Cross-Validation (LOOCV) - 留一法交叉验证16)Grid Search - 网格搜索17)Random Search - 随机搜索18)Model Complexity - 模型复杂度19)Learning Curve - 学习曲线20)Convergence - 收敛3.Machine Learning Techniques and Algorithms (机器学习技术与算法)•Decision Tree - 决策树1)Decision Tree - 决策树2)Node - 节点3)Root Node - 根节点4)Leaf Node - 叶节点5)Internal Node - 内部节点6)Splitting Criterion - 分裂准则7)Gini Impurity - 基尼不纯度8)Entropy - 熵9)Information Gain - 信息增益10)Gain Ratio - 增益率11)Pruning - 剪枝12)Recursive Partitioning - 递归分割13)CART (Classification and Regression Trees) - 分类回归树14)ID3 (Iterative Dichotomiser 3) - 迭代二叉树315)C4.5 (successor of ID3) - C4.5（ID3的后继者）16)C5.0 (successor of C4.5) - C5.0（C4.5的后继者）17)Split Point - 分裂点18)Decision Boundary - 决策边界19)Pruned Tree - 剪枝后的树20)Decision Tree Ensemble - 决策树集成•Random Forest - 随机森林1)Random Forest - 随机森林2)Ensemble Learning - 集成学习3)Bootstrap Sampling - 自助采样4)Bagging (Bootstrap Aggregating) - 装袋法5)Out-of-Bag (OOB) Error - 袋外误差6)Feature Subset - 特征子集7)Decision Tree - 决策树8)Base Estimator - 基础估计器9)Tree Depth - 树深度10)Randomization - 随机化11)Majority Voting - 多数投票12)Feature Importance - 特征重要性13)OOB Score - 袋外得分14)Forest Size - 森林大小15)Max Features - 最大特征数16)Min Samples Split - 最小分裂样本数17)Min Samples Leaf - 最小叶节点样本数18)Gini Impurity - 基尼不纯度19)Entropy - 熵20)Variable Importance - 变量重要性•Support Vector Machine (SVM) - 支持向量机1)Support Vector Machine (SVM) - 支持向量机2)Hyperplane - 超平面3)Kernel Trick - 核技巧4)Kernel Function - 核函数5)Margin - 间隔6)Support Vectors - 支持向量7)Decision Boundary - 决策边界8)Maximum Margin Classifier - 最大间隔分类器9)Soft Margin Classifier - 软间隔分类器10) C Parameter - C参数11)Radial Basis Function (RBF) Kernel - 径向基函数核12)Polynomial Kernel - 多项式核13)Linear Kernel - 线性核14)Quadratic Kernel - 二次核15)Gaussian Kernel - 高斯核16)Regularization - 正则化17)Dual Problem - 对偶问题18)Primal Problem - 原始问题19)Kernelized SVM - 核化支持向量机20)Multiclass SVM - 多类支持向量机•K-Nearest Neighbors (KNN) - K-最近邻1)K-Nearest Neighbors (KNN) - K-最近邻2)Nearest Neighbor - 最近邻3)Distance Metric - 距离度量4)Euclidean Distance - 欧氏距离5)Manhattan Distance - 曼哈顿距离6)Minkowski Distance - 闵可夫斯基距离7)Cosine Similarity - 余弦相似度8)K Value - K值9)Majority Voting - 多数投票10)Weighted KNN - 加权KNN11)Radius Neighbors - 半径邻居12)Ball Tree - 球树13)KD Tree - KD树14)Locality-Sensitive Hashing (LSH) - 局部敏感哈希15)Curse of Dimensionality - 维度灾难16)Class Label - 类标签17)Training Set - 训练集18)Test Set - 测试集19)Validation Set - 验证集20)Cross-Validation - 交叉验证•Naive Bayes - 朴素贝叶斯1)Naive Bayes - 朴素贝叶斯2)Bayes' Theorem - 贝叶斯定理3)Prior Probability - 先验概率4)Posterior Probability - 后验概率5)Likelihood - 似然6)Class Conditional Probability - 类条件概率7)Feature Independence Assumption - 特征独立假设8)Multinomial Naive Bayes - 多项式朴素贝叶斯9)Gaussian Naive Bayes - 高斯朴素贝叶斯10)Bernoulli Naive Bayes - 伯努利朴素贝叶斯11)Laplace Smoothing - 拉普拉斯平滑12)Add-One Smoothing - 加一平滑13)Maximum A Posteriori (MAP) - 最大后验概率14)Maximum Likelihood Estimation (MLE) - 最大似然估计15)Classification - 分类16)Feature Vectors - 特征向量17)Training Set - 训练集18)Test Set - 测试集19)Class Label - 类标签20)Confusion Matrix - 混淆矩阵•Clustering - 聚类1)Clustering - 聚类2)Centroid - 质心3)Cluster Analysis - 聚类分析4)Partitioning Clustering - 划分式聚类5)Hierarchical Clustering - 层次聚类6)Density-Based Clustering - 基于密度的聚类7)K-Means Clustering - K均值聚类8)K-Medoids Clustering - K中心点聚类9)DBSCAN (Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise) - 基于密度的空间聚类算法10)Agglomerative Clustering - 聚合式聚类11)Dendrogram - 系统树图12)Silhouette Score - 轮廓系数13)Elbow Method - 肘部法则14)Clustering Validation - 聚类验证15)Intra-cluster Distance - 类内距离16)Inter-cluster Distance - 类间距离17)Cluster Cohesion - 类内连贯性18)Cluster Separation - 类间分离度19)Cluster Assignment - 聚类分配20)Cluster Label - 聚类标签•K-Means - K-均值1)K-Means - K-均值2)Centroid - 质心3)Cluster - 聚类4)Cluster Center - 聚类中心5)Cluster Assignment - 聚类分配6)Cluster Analysis - 聚类分析7)K Value - K值8)Elbow Method - 肘部法则9)Inertia - 惯性10)Silhouette Score - 轮廓系数11)Convergence - 收敛12)Initialization - 初始化13)Euclidean Distance - 欧氏距离14)Manhattan Distance - 曼哈顿距离15)Distance Metric - 距离度量16)Cluster Radius - 聚类半径17)Within-Cluster Variation - 类内变异18)Cluster Quality - 聚类质量19)Clustering Algorithm - 聚类算法20)Clustering Validation - 聚类验证•Dimensionality Reduction - 降维1)Dimensionality Reduction - 降维2)Feature Extraction - 特征提取3)Feature Selection - 特征选择4)Principal Component Analysis (PCA) - 主成分分析5)Singular Value Decomposition (SVD) - 奇异值分解6)Linear Discriminant Analysis (LDA) - 线性判别分析7)t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding (t-SNE) - t-分布随机邻域嵌入8)Autoencoder - 自编码器9)Manifold Learning - 流形学习10)Locally Linear Embedding (LLE) - 局部线性嵌入11)Isomap - 等度量映射12)Uniform Manifold Approximation and Projection (UMAP) - 均匀流形逼近与投影13)Kernel PCA - 核主成分分析14)Non-negative Matrix Factorization (NMF) - 非负矩阵分解15)Independent Component Analysis (ICA) - 独立成分分析16)Variational Autoencoder (VAE) - 变分自编码器17)Sparse Coding - 稀疏编码18)Random Projection - 随机投影19)Neighborhood Preserving Embedding (NPE) - 保持邻域结构的嵌入20)Curvilinear Component Analysis (CCA) - 曲线成分分析•Principal Component Analysis (PCA) - 主成分分析1)Principal Component Analysis (PCA) - 主成分分析2)Eigenvector - 特征向量3)Eigenvalue - 特征值4)Covariance Matrix - 协方差矩阵。
人工智能概论_北京联合大学中国大学mooc课后章节答案期末考试题库2023年
人工智能概论_北京联合大学中国大学mooc课后章节答案期末考试题库2023年1.李明的父亲是教师，用谓词逻辑可以表示为Teacher（father（Liming））这里father（Liming）是（）。
答案:函数2.在语音识别中，按照从微观到宏观的顺序排列正确的是（）。
答案:帧-状态-音素-单词3.有研究统计，可用于AI技术处理的医疗数据中，有超过80%的数据来自于（）。
答案:医学影像4.从人工智能研究流派来看，西蒙和纽厄尔提出的“逻辑理论家”（LT）方法，应当属于（）。
答案:符号主义5.假设我们需要训练一个卷积神经网络，来完成0~9和英文字母（不区分大小写）的图像分类。
该卷积神经网络最后一层是分类层，则最后一层输出向量的维数大小可能是（）。
答案:366.A* 算法是一种有信息搜索算法，在罗马尼亚度假问题中引入的辅助信息是（）。
答案:任意一个城市到目标城市之间的直线距离7.DBpedia、Yago 等系统从（）上获取大规模数据并自动构建知识图谱。
答案:Wikipedia8.知识图谱的初衷是为了提高（）。
答案:搜索引擎的性能9.以下描述的是专家系统的是（）。
答案:一般由事实库、规则库、推理机构成10.专家系统中知识库知识获取的来源是（）。
答案:专家11.（）是知识图谱中最基本的元素。
答案:实体12.2012 年的 ILSVRC 竞赛，获得冠军的队伍是由（）领导的团队。
答案:Geoffrey Hinton13.机器学习系统中通常将数据集划分为训练集和测试集，其中被用来学习得到模型中参数值的是（）。
答案:训练集14.使用 ID3 算法构建决策树时，选择属性的度量依据是（）。
答案:信息增益15.在机器学习中，如果数据较少，同时采用的模型较复杂，得到的模型在给定的训练集上误差非常小，接近于0，但是在训练集之外的数据上预测效果很差，这种现象称为（）。
答案:过拟合16.一般来说，在机器学习中，用计算机处理一幅彩色的图像，维度是（）。
人工智能相关词汇
人工智能相关词汇1. 机器学习2. 深度学习3. 神经网络4. 数据挖掘5. 预测模型6. 自适应学习7. 人工神经网络8. 强化学习9. 自然语言处理10. 图像识别11. 语音识别12. 模式识别13. 计算机视觉14. 知识表示15. 数据聚类16. 数据分类17. 数据预处理18. 数据标注19. 监督学习20. 无监督学习21. 半监督学习22. 神经元23. 神经元网络24. 模拟神经元25. 递归神经网络26. 卷积神经网络27. 循环神经网络28. 感知器29. 遗传算法30. 模拟退火31. Ant Colony Optimization (蚁群算法)32. Artificial Bee Colony (人工蜂群算法)33. 模糊逻辑34. 反向传播算法35. 梯度下降36. 线性回归37. 逻辑回归38. 随机森林39. 支持向量机40. K-最近邻算法41. 高斯混合模型42. Gated Recurrent Unit (门控循环单元)43. 长短时记忆网络 (LSTM)44. 深度置信网络 (DBN)45. 泊松分布46. 负二项分布47. 正太分布48. 卡方分布49. t分布50. 子空间聚类51. 层级聚类52. 密度聚类53. 期望最大化算法54. 线性判别分析 (LDA)55. 主成分分析 (PCA)56. 隐马尔可夫模型 (HMM)57. 贝叶斯网络58. 支配树算法59. 双曲线辅助算法60. 自适应辅助算法61. 静态辅助算法62. 动态辅助算法63. 布尔运算64. 行进树算法65. 局部最大值算法66. 全局最大值算法67. 互信息68. 信息熵69. Kullback-Leibler散度70. 交叉熵71. 熵权法72. 多标签分类73. 小波变换74. 动量法75. 反向传播 (BP) 算法76. AdaBoost77. 常规化78. 置信区间79. 统计假设检验80. 随机梯度下降81. 可逆计算82. 图像分割83. 数据流84. 列聚类85. 边缘检测86. 人工智能伦理87. 机器学习流程88. Hadoop89. Spark90. 图算法91. Residual Neural Network (残差神经网络)92. 生成对抗网络 (GAN)93. 青蛙跳算法94. 微分进化算法95. 整数编码遗传算法96. 量子遗传算法97. 水循环算法98. 其他进化算法99. 元学习100. 机器学习应用于新冠疫情预测。
呼叫中心智能语音识别系统应用与优化考核试卷
18. ABC
19. ABC
20. ABCD
三、填空题
1.音素
2.语义理解
3.语音信号预处理、声学特征提取
4.噪声抑制、回声消除
5.声纹识别
6.声学模型、语言模型、说话人识别
7.算法的复杂度、硬件的性能
8.数据增强、使用更精确的语言模型
9.麦克风阵列
10.识别准确率、用户满意度
四、判断题
三、简答题（本题共5小题，每小题10分，共50分）
四、案例分析题（本题共2小题，每小题20分，共40分）
五、论述题（本题共1题，共30分）
二、多选题（本题共20小题，每小题1.5分，共30分，在每小题给出的四个选项中，至少有一项是符合题目要求的）
1.呼叫中心智能语音识别系统的应用包括以下哪些方面？（）
1.语音识别系统的核心是声学模型，它负责将语音信号转换为文字。（）
2.语音识别系统中，声学模型的训练数据越多，其识别准确率越高。（）
3.在智能语音识别系统中，所有的语音信号都需要进行预加重处理。（）
4.智能语音识别系统中的端到端学习框架可以完全替代传统的声学模型和语言模型。（）
5.说话人识别技术主要是基于声纹识别的原理来实现的。（）
A.语音信号处理
B.语义理解
C.声纹识别
D.数据挖掘
2.下列哪种技术在呼叫中心智能语音识别系统中起到前端处理作用？（）
A.声纹识别
B.语音信号预处理
C.语义理解
D.自然语言处理
3.在智能语音识别系统中，以下哪项技术不属于声学模型？（）
A.隐马尔可夫模型
B.深度神经网络
C.支持向量机
D.线性预测编码
4.以下哪种算法在语音识别中用于降低词汇错误率？（）
语音识别技术的应用场景有哪些
语音识别技术的应用场景有哪些语音识别技术的应用场景非常广泛，可以应用于多种领域，以下是一些典型的应用场景：1.语音助手：如智能音箱、智能手机中的Siri、Alexa、小度等，可以通过语音控制设备、获取信息、管理日程等。
2.语音翻译：如谷歌翻译等，可以将用户的语音转换为其他语言，实现语言翻译。
3.语音识别输入法：如搜狗输入法、百度输入法等，可以将用户的语音转换为文字输入。
4.电话客服自动语音应答：如银行、电信、快递等客服中心，可以通过语音识别技术实现自动应答、自动导航、自动查询等功能。
5.语音识别笔录：如公安机关、法院、医院等，在调查取证、庭审记录、医疗记录等领域中，可以通过语音识别技术实现自动转换为文字笔录，提高工作效率和准确性。
6.语音搜索：如百度语音搜索、360语音搜索等，可以通过语音输入关键词进行搜索。
7.智能家居：如智能灯光、智能窗帘、智能门锁等，可以通过语音识别技术实现语音控制，提高生活便利性。
8.智能驾驶：如语音导航、语音控制车载设备等，可以通过语音识别技术实现驾驶安全和便利。
总之，语音识别技术的应用场景非常广泛，可以为人们提供更加便捷、智能的生活和工作体验。
除了以上提到的应用场景外，语音识别技术还有一些其他的应用场景：9.语音识别密码：如声纹识别技术，可以通过分析人的声音特征实现身份识别和验证，应用于银行、金融等领域。
10.语音识别辅助设备：如语音助听器、语音识别眼镜等，可以帮助视力或听力受损的人士更好地融入社会。
11.语音识别安防：如智能门禁、智能摄像头等，可以通过语音识别技术实现更加智能和安全的出入管理和监控系统。
12.语音识别教育：如语音评测、口语教学等，可以通过语音识别技术实现更加准确和有效的语音评测和口语教学。
总的来说，语音识别技术具有广泛的应用前景，可以应用于生活、工作、教育、医疗、安防等多个领域，可以帮助人们更好地享受科技带来的便利和智能化。
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基于HMM的与文本有关说话人识别
在识别阶段，先和训练阶段一样，从输入语音信号 中提取特征矢量的时间序列，然后利用HMM计算该输入 序列的生成概率，并且根据一定的相似性准则来判定识 别的结果。 对于说话人辨别系统，所得概率值最大的参考模型 所对应的使用者被辨认为是发音的说话人。 对于说话人确认系统，则把所得的概率值与阈值相 比较，其值大于或等于阈值的，作为本人的声音被接 受，小于阈值的作为他人的声音被拒绝。
应用VQ的说话人识别系统
完成这个系统有两个步骤： 一个是利用每个说话人的训练语音，建立参考模型码 本； 二是对待识别话者的语音的每一帧和码本码字之间进 行匹配。 由于VQ码本保存了说话人个人特性，这样我们就可 以利用VQ法来进行说话人的识别。在VQ法中模型的匹配不 依赖于参数的时间顺序，因而匹配过程中无需采用DTW技 术；而且这种方法比应用DTW方法的参考模型存储量小， 即码本码字小。
基于HMM的与文本有关说话人识别
建立和应用这一系统有两个阶段，即训练（登陆） 阶段和识别阶段。 在训练阶段，针对各使用人对规定语句或关键词的 发音进行特征分析，提取说话人的语音特征矢量（如倒 谱及△倒谱等）的时间序列；然后利用从左到右型HMM (Left-to-Right HMM)建立这些时间序列的声学模型。因 为文本是固定的，所以特征矢量的时间构造是确定的， 利用从左到右型HMM能较好地反应特征矢量的时间构造 特性。
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说话人识别分类
•在进行自动说话人识别时，按被输入的识别用测试语音来 分，可将说话人识别分为三类。 • 与文本无关：不规定说话内容的说话人识别；识别时不 限定所用的语音的语句内容； • 与文本有关：规定说话内容的说话人识别；只能用规定 内容的语句进行识别； • 文本指定型；每一次识别时，必须先由识别装置向说话 人指定需发音的文本内容，只有在系统确认说话人对指定 文本内容正确发音时，才可以被接受，这样可以防止本人 的语声被盗用。
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应用VQ的说话人识别过程
(1)训练过程 从训练语音提取特征矢量，得到特征矢量集； 通过LBG算法生成码本； 重复训练修正和优化码本； 存储码本。 (2)识别过程 从测试语音提取特征矢量序列； 由每个模板依次对特征矢量序列进行矢量量化， 计算各自的平均量化误差； 选择平均量化误差最小的码本所对应的说话人作 为系统的识别结果。
学习目标
一．语音编码 二．语音合成 三．语音识别（Speech Recognition） 四．语音增强
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第七节
说话人识别
•自动说话人识别（Automatic Speaker Recognition,简称为 ASR）是一种自动识别说话人的过程。 •说话人识别和语音识别的区别在于，它不注重包含在语音 信号中的文字符号以及语义内容信息，而是着眼于包含在 语音信号中的个人特征，提取说话人的个人特征信息，以 达到识别说话人的目的。 •说话人识别的特点： 语音按说话人划分，因而特征也应按说话人划分； 选用对说话人区分度大，而对内容不敏感的特征参量； 识别的目的是识别出说话人，识别的方法也有所不同。
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数字语音处理 第 10 章
（3）语音识别2
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说话人识别常用参数4
(4) 其它鲁棒性参数 包括Mel频率倒谱系数、去噪倒谱系数等； 不同特征的实验结果比较如下表。
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1 基于HMM的与文本有关说话人识别
基于HMM的与文本有关的说话人识别系统的结构如 图所示。
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一、说话人识别常用参数
说话人识别参数分类如下。 (1) 线性预测参数及其派生参数 对线性预测参数进行正交变换得到的参数，其中几 个阶数较高的方差较小，说明它们实质上与语句的内容 相关性小，而反映了说话人的信息。 这些参数推到出的多种参数，如部分相关系数、声 道面积比函数、线谱对系数，以及LPC倒谱系数，都可 作为参数使用； 目前， LPC倒谱系数和差值倒谱系数是最常用的短 时谱参数，能获得较好的识别效果。
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
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应用DTW的说话人确认系统举例
一个典型的实验结果： 对于1732个真的待确认者，经此系统的错误拒绝率 为0.6%； 对于630个假的待证实者，错误的接受率为0.3%。 当然。适当的改变阈值可以调整这两种比率。
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说话人识别常用参数2
(2) 语音频谱直接导出的参数 语音短时谱中包含有激励源和声道的特性，可以反 映说话人生理上的差别；短时谱随时间变化，又在一定 程度上反映了说话人的发音习惯。因此，由语音短时谱 中导出的参数可有效地用于说话人识别中。 已经使用的参数包括功率谱、基音轮廓、共振峰及 其带宽、语音强度及其变化等 现已证实，基音周期及其派生参数携带有较多的个 人信息，但基音容易被模仿，且不稳定，最好与其它参 数组合使用。
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四、应用HMM的说话人识别系统
HMM即能用短时模型(状态)解决声学特性相对稳定 段的描述，又能用状态转移规律刻画稳定段之间的时变 过程，所以，能够描述发音的声学特性和时间上的变动。 HMM已成为最佳的说话人识别处理模型。 在与文本有关的说话人识别中，最好的结果是用连 续HMM(CHMM)对说话人特征建模而取得的； 对于与文本无关的说话人识别来说，高斯混合模型 GMM(1状态CHMM)被广泛使用；
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自动说话人识别
• 自 动 说 话 人 识 别 有 ： 自 动 说 话 人 确 认 ASV(Automatic Skeaker Verfication判决是或不是)和自动说话人辨认ASI (AS Identification能辨认出是其中的谁，而拒绝其他人); • 目前，自动说话人识别的方法主要是基于参数模型的HMM 的方法，基于非参数模型的VQ方法。 • 基于VQ的方法比较简单，实时性也较好；到目前为止， 基于VQ的说话人识别方法，仍然是最常用的识别方法。 • 连续的各态历经HMM方法比离散的各态历经HMM方法优 越，当可用于训练的数据量较小时，基于VQ的方法比连续 的各态历经HMM方法有更大的鲁棒性。
二、应用DTW的说话人确认系统
它是与文本有关的说话人确认系统。 采用的识别特征是BPFG（附听觉特征处理），匹配 时采用DTW技术。 其特点为： ①在结构上基本沿用语音识别系统。 ②利用使用过程中的数据修正原模板，即当某次使 用过程中某人说话被正确确认时，使用此时的输入特征 对原模板做加权修改(一般用1/10加权)。这样可使模板 逐次趋于完善。
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三、应用VQ的说话人识别系统
一个应用VQ的说话人识别系统如图所示。
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