人工智能语音识别ppt课件
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人工智能ppt课件免费
人工智能的未来趋势
随着算法、算力和数据的发展，人工 智能将在各个领域发挥更大的作用， 如自动驾驶、医疗诊断、智能制造等 。
对观众的寄语和期望
寄语
希望观众能够深入了解人工智能的发展和应用，把握未来的机遇和挑战。
期望
期待观众能够积极探索人工智能在各个领域的应用，为未来的发展做出贡献。
感谢您的观看
THANKS
人工智能 PPT 课件
目录
CONTENTS
• 人工智能简介 • 人工智能技术 • 人工智能的实际应用 • 人工智能的未来展望 • 如何学习和应用人工智能 • 结语
01 人工智能简介
人工智能的定义
人工智能
指通过计算机程序和算法，使机 器能够模拟人类的智能行为，实 现人机交互和自主决策。
人工智能的核心
自动驾驶汽车能够提高交通效率和安 全性，减少交通事故和拥堵现象。
医疗诊断
人工智能在医疗领域的应用， 可以帮助医生提高诊断准确性 和效率。
人工智能可以通过分析大量的 医疗数据和病例，辅助医生进 行疾病诊断和治疗方案制定。
人工智能还可以用于医学影像 分析，自动识别病变和异常情 况，提高医学影像诊断的准确 性和效率。
模拟人类的感知、认知、学习和 推理等智能行为，实现机器的自 主决策和智能控制。
人工智能的历史与发展
早期阶段
当前阶段
20世纪50年代，人工智能概念开始出 现，主要研究领域包括专家系统和自 然语言处理。
21世纪初至今，人工智能技术广泛应 用于各个领域，包括自动驾驶、智能 家居、医疗诊断等。
发展阶段
20世纪80年代末至90年代，随着计算 机技术和大数据的发展，人工智能技 术逐渐成熟，机器学习、深度学习等 领域取得重要突破。
随着算法、算力和数据的发展，人工 智能将在各个领域发挥更大的作用， 如自动驾驶、医疗诊断、智能制造等 。
对观众的寄语和期望
寄语
希望观众能够深入了解人工智能的发展和应用，把握未来的机遇和挑战。
期望
期待观众能够积极探索人工智能在各个领域的应用，为未来的发展做出贡献。
感谢您的观看
THANKS
人工智能 PPT 课件
目录
CONTENTS
• 人工智能简介 • 人工智能技术 • 人工智能的实际应用 • 人工智能的未来展望 • 如何学习和应用人工智能 • 结语
01 人工智能简介
人工智能的定义
人工智能
指通过计算机程序和算法，使机 器能够模拟人类的智能行为，实 现人机交互和自主决策。
人工智能的核心
自动驾驶汽车能够提高交通效率和安 全性，减少交通事故和拥堵现象。
医疗诊断
人工智能在医疗领域的应用， 可以帮助医生提高诊断准确性 和效率。
人工智能可以通过分析大量的 医疗数据和病例，辅助医生进 行疾病诊断和治疗方案制定。
人工智能还可以用于医学影像 分析，自动识别病变和异常情 况，提高医学影像诊断的准确 性和效率。
模拟人类的感知、认知、学习和 推理等智能行为，实现机器的自 主决策和智能控制。
人工智能的历史与发展
早期阶段
当前阶段
20世纪50年代，人工智能概念开始出 现，主要研究领域包括专家系统和自 然语言处理。
21世纪初至今，人工智能技术广泛应 用于各个领域，包括自动驾驶、智能 家居、医疗诊断等。
发展阶段
20世纪80年代末至90年代，随着计算 机技术和大数据的发展，人工智能技 术逐渐成熟，机器学习、深度学习等 领域取得重要突破。
人工智能培训课件ppt
人工智能的核心
让机器具备自主学习和决策的能 力，以解决复杂的问题。
人工智能的历史与发展
01
02
03
早期阶段
20世纪50年代，人工智能 概念开始出现，主要研究 领域包括专家系统和自然 语言处理。
发展阶段
20世纪80年代，随着计算 机技术和算法的进步，人 工智能在语音识别、图像 识别等领域取得突破。
成熟阶段
3
国际合作与协调
国际社会正在加强合作与协调，共同制定人工智 能的国际法规和标准。
如何应对人工智能伦理与法规问题
强化伦理意识
建立监管机制
在人工智能的开发和应用过程中，应强化 伦理意识，尊重人权和伦理原则。
政府应建立有效的监管机制，对人工智能 的开发和应用进行监管，确保其符合伦理 和法规要求。
促进国际合作
人工智能培训课件
汇报人：可编辑 2023-12-24
目录
• 人工智能概述 • 机器学习与深度学习 • 自然语言处理 • 计算机视觉 • 语音识别与生成 • 人工智能伦理与法规
01
人工智能概述
人工智能的定义
人工智能
指通过计算机程序和算法，让机 器能够模拟人类的感知、思考、 学习和行动等能力，实现人机交 互的技术。
偏见与歧视
人工智能算法在训练过程中可能引入偏见和歧视，导致不公平的结 果。
责任与问责
当人工智能系统引发不良后果时，如何确定责任并进行问责是一个 重要问题。
人工智能的法规与政策
1 2
数据安全与隐私保护法规
各国政府正在制定相关法规，以确保个人数据的 安全和隐私权益得到保护。
人工智能监管政策
政府正在制定相关政策，对人工智能的开发和应 用进行监管，以确保其安全、公正和合法。
让机器具备自主学习和决策的能 力，以解决复杂的问题。
人工智能的历史与发展
01
02
03
早期阶段
20世纪50年代，人工智能 概念开始出现，主要研究 领域包括专家系统和自然 语言处理。
发展阶段
20世纪80年代，随着计算 机技术和算法的进步，人 工智能在语音识别、图像 识别等领域取得突破。
成熟阶段
3
国际合作与协调
国际社会正在加强合作与协调，共同制定人工智 能的国际法规和标准。
如何应对人工智能伦理与法规问题
强化伦理意识
建立监管机制
在人工智能的开发和应用过程中，应强化 伦理意识，尊重人权和伦理原则。
政府应建立有效的监管机制，对人工智能 的开发和应用进行监管，确保其符合伦理 和法规要求。
促进国际合作
人工智能培训课件
汇报人：可编辑 2023-12-24
目录
• 人工智能概述 • 机器学习与深度学习 • 自然语言处理 • 计算机视觉 • 语音识别与生成 • 人工智能伦理与法规
01
人工智能概述
人工智能的定义
人工智能
指通过计算机程序和算法，让机 器能够模拟人类的感知、思考、 学习和行动等能力，实现人机交 互的技术。
偏见与歧视
人工智能算法在训练过程中可能引入偏见和歧视，导致不公平的结 果。
责任与问责
当人工智能系统引发不良后果时，如何确定责任并进行问责是一个 重要问题。
人工智能的法规与政策
1 2
数据安全与隐私保护法规
各国政府正在制定相关法规，以确保个人数据的 安全和隐私权益得到保护。
人工智能监管政策
政府正在制定相关政策，对人工智能的开发和应 用进行监管，以确保其安全、公正和合法。
人工智能ppt课件下载
辑推理和证明。
A
B
C
D
深度学习阶段
21世纪初，深度学习算法的突破性进展， 使得人工智能在语音、图像、自然语言处 理等领域取得了巨大进展。
机器学习阶段
20世纪90年代，随着计算机技术和大数据 的快速发展，机器学习算法开始广泛应用 于各种领域。
人工智能的应用领域
01
02
03
04
自动驾驶
通过机器学习和计算机视觉技 术，实现车辆自主驾驶和智能
在线课程平台
Coursera、Udacity、edX等在线课程平台提供了大量的人工智能相关课程，从入门到进 阶都有覆盖。
学术研究论文
在Google Scholar、IEEE Xplore等学术搜索引擎上可以找到最新的AI研究论文，有助于 深入了解AI领域的前沿动态。
AI学习路径规划
基础知识阶段
学习数学基础（如概率统计 、线性代数、微积分等）和 编程基础（如Python、R等 ）。
AI对人类社会的潜在威胁
就业问题
AI技术的广泛应用可能导致部分传统 岗位消失或减少，对劳动力市场造成 冲击。
数据隐私
AI技术需要大量数据支持，如何保护 个人隐私和数据安全成为亟待解决的 问题。
安全风险
AI技术可能被用于制造智能武器、网 络攻击等恶意行为，对人类安全构成 威胁。
伦理道德
AI技术的发展引发了许多伦理道德问 题，如机器人权利、道德责任等，需 要引起关注和思考。
算法与理论阶段
学习机器学习、深度学习的 基本算法和理论，如监督学 习、无监督学习、强化学习 等。
应用实践阶段
通过参与实际项目或比赛， 将所学知识应用到实际问题 中，提高解决实际问题的能 力。
A
B
C
D
深度学习阶段
21世纪初，深度学习算法的突破性进展， 使得人工智能在语音、图像、自然语言处 理等领域取得了巨大进展。
机器学习阶段
20世纪90年代，随着计算机技术和大数据 的快速发展，机器学习算法开始广泛应用 于各种领域。
人工智能的应用领域
01
02
03
04
自动驾驶
通过机器学习和计算机视觉技 术，实现车辆自主驾驶和智能
在线课程平台
Coursera、Udacity、edX等在线课程平台提供了大量的人工智能相关课程，从入门到进 阶都有覆盖。
学术研究论文
在Google Scholar、IEEE Xplore等学术搜索引擎上可以找到最新的AI研究论文，有助于 深入了解AI领域的前沿动态。
AI学习路径规划
基础知识阶段
学习数学基础（如概率统计 、线性代数、微积分等）和 编程基础（如Python、R等 ）。
AI对人类社会的潜在威胁
就业问题
AI技术的广泛应用可能导致部分传统 岗位消失或减少，对劳动力市场造成 冲击。
数据隐私
AI技术需要大量数据支持，如何保护 个人隐私和数据安全成为亟待解决的 问题。
安全风险
AI技术可能被用于制造智能武器、网 络攻击等恶意行为，对人类安全构成 威胁。
伦理道德
AI技术的发展引发了许多伦理道德问 题，如机器人权利、道德责任等，需 要引起关注和思考。
算法与理论阶段
学习机器学习、深度学习的 基本算法和理论，如监督学 习、无监督学习、强化学习 等。
应用实践阶段
通过参与实际项目或比赛， 将所学知识应用到实际问题 中，提高解决实际问题的能 力。
人工智能培训课件(ppt4)精编版(2024)
AI技术改变了信息传播方式，使得信息获取更加便捷和个性化，但 也存在信息泡沫、虚假新闻等问题。
生活方式变革
AI技术渗透到日常生活的各个方面，如智能家居、自动驾驶等，改 变了人们的生活方式和生活质量。
26
THANKS
感谢观看
2024/1/26
27
22
06
人工智能伦理、法律和社会影响
2024/1/26
23
AI伦理问题探讨
2024/1/26
数据隐私
AI系统通常需要大量数据进行训练，其中可能包含个人隐私信息，如何确保数据安全和隐 私保护是一个重要问题。
偏见和歧视
AI系统的决策可能受到数据偏见和算法设计的影响，从而导致不公平的结果，如何避免和 纠正这些偏见和歧视是AI伦理的重要议题。
2024/1/26
情感分析
识别和分析文本中的情感 倾向和情感表达。
应用场景
情感分类、观点挖掘、问 答系统、语义角色标注等 。
13
机器翻译与语音识别
机器翻译
将一种自然语言文本自动翻译成 另一种自然语言文本。
2024/1/26
语音识别
将人类语音转换为计算机可读的文 本或命令。
应用场景
跨语言交流、语音助手、语音转文 字、智能客服等。
14
04
计算机视觉技术
2024/1/26
15
图像识别与分类方法
2024/1/26
传统图像识别方法
01
基于手工提取的特征（如SIFT、HOG等）进行分类识别。
深度学习图像识别方法
02
利用卷积神经网络（CNN）自动提取图像特征，实现端到端的
识别与分类。
迁移学习方法
03
将在大规模数据集上预训练的模型迁移到特定任务上，提高识
生活方式变革
AI技术渗透到日常生活的各个方面，如智能家居、自动驾驶等，改 变了人们的生活方式和生活质量。
26
THANKS
感谢观看
2024/1/26
27
22
06
人工智能伦理、法律和社会影响
2024/1/26
23
AI伦理问题探讨
2024/1/26
数据隐私
AI系统通常需要大量数据进行训练，其中可能包含个人隐私信息，如何确保数据安全和隐 私保护是一个重要问题。
偏见和歧视
AI系统的决策可能受到数据偏见和算法设计的影响，从而导致不公平的结果，如何避免和 纠正这些偏见和歧视是AI伦理的重要议题。
2024/1/26
情感分析
识别和分析文本中的情感 倾向和情感表达。
应用场景
情感分类、观点挖掘、问 答系统、语义角色标注等 。
13
机器翻译与语音识别
机器翻译
将一种自然语言文本自动翻译成 另一种自然语言文本。
2024/1/26
语音识别
将人类语音转换为计算机可读的文 本或命令。
应用场景
跨语言交流、语音助手、语音转文 字、智能客服等。
14
04
计算机视觉技术
2024/1/26
15
图像识别与分类方法
2024/1/26
传统图像识别方法
01
基于手工提取的特征（如SIFT、HOG等）进行分类识别。
深度学习图像识别方法
02
利用卷积神经网络（CNN）自动提取图像特征，实现端到端的
识别与分类。
迁移学习方法
03
将在大规模数据集上预训练的模型迁移到特定任务上，提高识
人工智能简介PPT学习课件
机器学习传统的算法包括关联规则、决策树、聚类、贝叶斯分类、支持向量机等等。机器学习已广泛应用于 数据挖掘、计算机视觉、自然语言处理、生物特征识别、搜索引擎、医学诊断、检测信用卡欺诈、证券市场 分析、DNA序列测序、语音和手写识别、战略游戏和机器人等领域。
规则：牛肉—>鸡肉，购买牛肉的顾客当中也购买了鸡肉可信度是3/4。
现阶段人工智能本质
深度学习：一种实现机器学习的技术。
机器学习的分支，它是试图使用包含复杂结构的多个处理层对数据进行高层抽象的算法。 深度学习是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的方法。
观测值（例如一幅图像）可以使用多种方式来表示，如每个像素强度值的向量，或者更抽象地表示成一系列特定 形状的区域等。而使用某些特定的表示方法更容易从实例中学习任务（例如，人脸识别或面部表情识别）。
计算机系统的理论和发展能够执行 通常需要人类智能参与的任务。
AI的核心问题包括推理、知识、规划、学习、交流、 感知、移动和操作物体的能力等。
2024/6/5
4
2 人工智能历史与现状
2024/6/5
5
发展历程
深度学习算法在语音和视觉识别上取得成功，进入感知智能时代。
2006年杰弗里辛顿提出学习生成模型的观点，“深度学习”神经网络使得人工 智能性能获得突破性进展。
手写和字符识别是认知自动化应用的范例，支持高强度、复杂繁琐的办公业务，以帮助企业降低风险和成本。如，如机 器翻译是对文本数据的处理；使用自然语言处理和OCR（光学字符识别）技术从文档中提取关键信息。
2024/6/5
16
应用领域
认知参与
系统通过认知技术与人类建立密切交互关系。
语音识别接口，它可以执行语音指令，降低温控器或打开电视频道，如Siri。再如，接收病人入院，或推荐产品和服务， 需要人工智能接触到更复杂的信息并执行数字化任务，通过学习到的认知参与人类互动。
规则：牛肉—>鸡肉，购买牛肉的顾客当中也购买了鸡肉可信度是3/4。
现阶段人工智能本质
深度学习：一种实现机器学习的技术。
机器学习的分支，它是试图使用包含复杂结构的多个处理层对数据进行高层抽象的算法。 深度学习是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的方法。
观测值（例如一幅图像）可以使用多种方式来表示，如每个像素强度值的向量，或者更抽象地表示成一系列特定 形状的区域等。而使用某些特定的表示方法更容易从实例中学习任务（例如，人脸识别或面部表情识别）。
计算机系统的理论和发展能够执行 通常需要人类智能参与的任务。
AI的核心问题包括推理、知识、规划、学习、交流、 感知、移动和操作物体的能力等。
2024/6/5
4
2 人工智能历史与现状
2024/6/5
5
发展历程
深度学习算法在语音和视觉识别上取得成功，进入感知智能时代。
2006年杰弗里辛顿提出学习生成模型的观点，“深度学习”神经网络使得人工 智能性能获得突破性进展。
手写和字符识别是认知自动化应用的范例，支持高强度、复杂繁琐的办公业务，以帮助企业降低风险和成本。如，如机 器翻译是对文本数据的处理；使用自然语言处理和OCR（光学字符识别）技术从文档中提取关键信息。
2024/6/5
16
应用领域
认知参与
系统通过认知技术与人类建立密切交互关系。
语音识别接口，它可以执行语音指令，降低温控器或打开电视频道，如Siri。再如，接收病人入院，或推荐产品和服务， 需要人工智能接触到更复杂的信息并执行数字化任务，通过学习到的认知参与人类互动。
人工智能AI知识儿童科普 课件(共31张PPT)
AI诞生，人工智能的第一次浪潮：聚焦人工智能的理论研究
1956年
工智能的第二次浪潮：人工智能变化趋势浮现
1980
人工智能的第三次浪潮：将人工智能的初步应用、强人工智能的探索
2019
预计~2040年，出现强人工智能、超人工智能的出现
~2040
5.人工智能的发展历程
发展阶段
第三部分
儿童人工智能知识科普小课堂
约瑟夫·维森鲍姆(JosephWeizenbaum)教授建立了世界上第一个自然语言对话程序ELIZA，可以通过简单的模式匹配和对话规则与人聊天
人工智能还是难以满足社会对这个领域不切实际的期待，因此进入了第一个冬天
1963年
1964-1966年
70年代中期
由于专家系统和人工神经网络的新进展，人工智能浪潮再度兴起。
金融应用:根据一支股票过去的价格和交易信息判断它未来的价格走势
时从视频中检测出人和车辆
自动找到视频中异常的行为，并及时发出带有具体地点方位信息的警报
自动判断人群的密度和人流的方向，提前发现过密人群带来的潜在危险帮助工作人员引导和管理人流。
000000
对医学影像进行自动分析技术的研究和应用，可以为医生诊断提供参考信息，有效的减少误诊和漏诊。有些新技术还能通过多张医疗
21世纪，人类迈入了“大数据”时代，此时电脑芯片的计算能力高速增长，人工智能算法也因此取得重大突破。研究人工智能的学者开始引入不同学科的数学工具，为人工智能打造更坚实的数学基础
2012年全球的图像识别算法竞赛ILSVRC(或称ImageNet挑战赛)中，多伦多大学开发的多层神经网络Alex Net取得了冠军，且大幅超越传统算法的亚军引起了人工智能学界的震动。
帮你算数学? 帮你洗衣服?帮你...
1956年
工智能的第二次浪潮：人工智能变化趋势浮现
1980
人工智能的第三次浪潮：将人工智能的初步应用、强人工智能的探索
2019
预计~2040年，出现强人工智能、超人工智能的出现
~2040
5.人工智能的发展历程
发展阶段
第三部分
儿童人工智能知识科普小课堂
约瑟夫·维森鲍姆(JosephWeizenbaum)教授建立了世界上第一个自然语言对话程序ELIZA，可以通过简单的模式匹配和对话规则与人聊天
人工智能还是难以满足社会对这个领域不切实际的期待，因此进入了第一个冬天
1963年
1964-1966年
70年代中期
由于专家系统和人工神经网络的新进展，人工智能浪潮再度兴起。
金融应用:根据一支股票过去的价格和交易信息判断它未来的价格走势
时从视频中检测出人和车辆
自动找到视频中异常的行为，并及时发出带有具体地点方位信息的警报
自动判断人群的密度和人流的方向，提前发现过密人群带来的潜在危险帮助工作人员引导和管理人流。
000000
对医学影像进行自动分析技术的研究和应用，可以为医生诊断提供参考信息，有效的减少误诊和漏诊。有些新技术还能通过多张医疗
21世纪，人类迈入了“大数据”时代，此时电脑芯片的计算能力高速增长，人工智能算法也因此取得重大突破。研究人工智能的学者开始引入不同学科的数学工具，为人工智能打造更坚实的数学基础
2012年全球的图像识别算法竞赛ILSVRC(或称ImageNet挑战赛)中，多伦多大学开发的多层神经网络Alex Net取得了冠军，且大幅超越传统算法的亚军引起了人工智能学界的震动。
帮你算数学? 帮你洗衣服?帮你...
人工智能介绍最新PPT课件
场景解析
对图像中的场景进行解析和理解，包括场景分类 、场景布局、物体间关系等任务，有助于机器人 导航、自动驾驶等应用。
文字识别
从图像中识别出文字信息，包括印刷体文字识别 和手写文字识别等任务，广泛应用于文档数字化 、自然语言处理等领域。
05
CATALOGUE
人工智能伦理与安全问题
数据隐私保护政策解读
、建立监督机制、加强员工培训等。
算法偏见和歧视问题探讨
01
算法偏见和歧视的定义和表现
解释算法偏见和歧视的概念，以及在人工智能系统中可能出现的形式，
如性别、种族、年龄等方面的歧视。
02
算法偏见和歧视的原因分析
探讨导致算法偏见和歧视的主要原因，如数据不平衡、算法设计缺陷、
人类偏见等。
03
消除算法偏见和歧视的方法
智能客服系统能够实现多轮对话管理，根据用户的反馈和 问题进行持续的交流和解答，提高用户满意度和问题解决 效率。
智能化知识库
智能客服系统通过构建智能化知识库，整合企业内外部的 知识和信息，为用户提供全面、准确的问题解答和信息服 务。
智能推荐系统设计与实现
个性化推荐算法
智能推荐系统采用个性化推荐算法，根据用户的历史行为、兴趣偏 好和社交关系等信息，为用户推荐符合其需求的产品、服务和内容 。
自动驾驶算法
智能驾驶系统利用自动驾驶算法进行车辆控制决策和路径规划，实现车辆的自动导航和驾驶。
安全性与可靠性保障
智能驾驶系统通过多重安全保障机制，如冗余设计、故障预测与处理等，确保车辆在行驶过程中的安全 性和可靠性。同时，系统不断学习和优化自身性能，提高驾驶的准确性和稳定性。
THANKS
感谢观看
介绍消除算法偏见和歧视的技术和方法，如增加数据多样性、改进算法
对图像中的场景进行解析和理解，包括场景分类 、场景布局、物体间关系等任务，有助于机器人 导航、自动驾驶等应用。
文字识别
从图像中识别出文字信息，包括印刷体文字识别 和手写文字识别等任务，广泛应用于文档数字化 、自然语言处理等领域。
05
CATALOGUE
人工智能伦理与安全问题
数据隐私保护政策解读
、建立监督机制、加强员工培训等。
算法偏见和歧视问题探讨
01
算法偏见和歧视的定义和表现
解释算法偏见和歧视的概念，以及在人工智能系统中可能出现的形式，
如性别、种族、年龄等方面的歧视。
02
算法偏见和歧视的原因分析
探讨导致算法偏见和歧视的主要原因，如数据不平衡、算法设计缺陷、
人类偏见等。
03
消除算法偏见和歧视的方法
智能客服系统能够实现多轮对话管理，根据用户的反馈和 问题进行持续的交流和解答，提高用户满意度和问题解决 效率。
智能化知识库
智能客服系统通过构建智能化知识库，整合企业内外部的 知识和信息，为用户提供全面、准确的问题解答和信息服 务。
智能推荐系统设计与实现
个性化推荐算法
智能推荐系统采用个性化推荐算法，根据用户的历史行为、兴趣偏 好和社交关系等信息，为用户推荐符合其需求的产品、服务和内容 。
自动驾驶算法
智能驾驶系统利用自动驾驶算法进行车辆控制决策和路径规划，实现车辆的自动导航和驾驶。
安全性与可靠性保障
智能驾驶系统通过多重安全保障机制，如冗余设计、故障预测与处理等，确保车辆在行驶过程中的安全 性和可靠性。同时，系统不断学习和优化自身性能，提高驾驶的准确性和稳定性。
THANKS
感谢观看
介绍消除算法偏见和歧视的技术和方法，如增加数据多样性、改进算法
人工智能语音识别
• 工业控制及医疗领域 当操作人员的眼或手已经被占
用的情况下，在增加控制操作时，最好的办法就是增 加人与机器的语音交互界面。由语音对机器发出命令 ，机器用语音做出应答。
语音识别系统应用领域
• 个人数字助理的语音交互界面 PDA的体积很小
，人机界面一直是其应用和技术的瓶颈之一。由于在 PDA上使用键盘非常不便，因此，现多采用手写体识 别的方法输入和查询信息。随着语音识别技术的提高 ，语音将成为PDA主要的人机交互界面。
目录
• 语音识别的定义 • 语音识别涉及领域 • 语音识别的类型 • 语音识别原理框图 • DTW算法 • 语音识别系统应用领域 • 语音识别技术的应用发展方向
语音识别的定义
语音识别技术就是让机器通过识别和理解过程把 人类的语音信号转变为相应的文本或命令的技术 ，属于多维模式识别和智能计算机接口的范畴。 它是语音信号处理学科的一个分支。语音识别系 统的本质就是一种模式识别系统。 常见的语音识别方法有动态时间归整技术(DTW) 、矢量量化技术(VQ)、隐马尔可夫模型(HMM)、 基于段长分布的非齐次隐马尔可夫模型 (DDBHMM)和人工神经元网络(ANN)
DTW算法
DTW算法
搜索从(1,1)点出发，对于局部路径约束如 图5-3，点(in,im)可达到的前一个格点只可能 是(in-1,im)、(in-1,im-l)和(in-1,im-2)。那么 (in,im)一定选择这三个距离中的最小者所对 应的点作为其前续格点，这时此路径的累 积距离为：
D(in,im)=d(T(in),R(im))+min{D(in-1,im),D(in1,im-1),D(in-1,im-2)}
三种匹配模式的对比
DTW算法
DTW是把时间规整和距离测度计算结合起 来的一种非线性规整技术，它寻找一个规 整函数im=Ф(in)，将测试矢量的时间轴n非线 性地映射到参考模板的时间轴m上，并使该 函数满足：
用的情况下，在增加控制操作时，最好的办法就是增 加人与机器的语音交互界面。由语音对机器发出命令 ，机器用语音做出应答。
语音识别系统应用领域
• 个人数字助理的语音交互界面 PDA的体积很小
，人机界面一直是其应用和技术的瓶颈之一。由于在 PDA上使用键盘非常不便，因此，现多采用手写体识 别的方法输入和查询信息。随着语音识别技术的提高 ，语音将成为PDA主要的人机交互界面。
目录
• 语音识别的定义 • 语音识别涉及领域 • 语音识别的类型 • 语音识别原理框图 • DTW算法 • 语音识别系统应用领域 • 语音识别技术的应用发展方向
语音识别的定义
语音识别技术就是让机器通过识别和理解过程把 人类的语音信号转变为相应的文本或命令的技术 ，属于多维模式识别和智能计算机接口的范畴。 它是语音信号处理学科的一个分支。语音识别系 统的本质就是一种模式识别系统。 常见的语音识别方法有动态时间归整技术(DTW) 、矢量量化技术(VQ)、隐马尔可夫模型(HMM)、 基于段长分布的非齐次隐马尔可夫模型 (DDBHMM)和人工神经元网络(ANN)
DTW算法
DTW算法
搜索从(1,1)点出发，对于局部路径约束如 图5-3，点(in,im)可达到的前一个格点只可能 是(in-1,im)、(in-1,im-l)和(in-1,im-2)。那么 (in,im)一定选择这三个距离中的最小者所对 应的点作为其前续格点，这时此路径的累 积距离为：
D(in,im)=d(T(in),R(im))+min{D(in-1,im),D(in1,im-1),D(in-1,im-2)}
三种匹配模式的对比
DTW算法
DTW是把时间规整和距离测度计算结合起 来的一种非线性规整技术，它寻找一个规 整函数im=Ф(in)，将测试矢量的时间轴n非线 性地映射到参考模板的时间轴m上，并使该 函数满足：
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精选课件
语音识别涉及领域
精选课件
语音识别的类型
精选课件
语音识别原理框图
精选课件
DTW算法
模板匹配方法的语音识别算法需要解决的一个关 键问题是说话人对同一个词的两次发音不可能完 全相同。设参考模板有M帧矢量{R(1)，R(2)， …R(m)，…，R(M)}，R(m)为第m帧的语音特征 矢量，测试模板有N帧矢量{T(1)，T(2)，…T(n)， …，T(N)}，T(n)是第n帧的语音特征矢量。 d(T(in),R(im))表示T中第in帧特征与R中im帧特征之 间的距离，通常用欧几里德距离表示。
语音识别系统应用领域
• 个人数字助理的语音交互界面 PDA的体积很小，人
机界面一直是其应用和技术的瓶颈之一。由于在 PDA 上使用键盘非常不便，因此，现多采用手写体识 别的 方法输入和查询信息。随着语音识别技术的提高 ，语 音将成为PDA主要的人机交互界面。
• 智能玩具 • 家电遥控 用语音可以控制电视机、VCD、空调的原理图如图把测试模板的各个帧 号n=1~N在一个二维直角坐标系中的横轴上标出 ，把参考模板的各帧m=1~M在纵轴上标出，通过 这些表示帧号的整数坐标画出一些纵横线即可形 成一个网格，网格中的每一个交叉点(ti,rj)表示测 试模式中某一帧与训练模式中某一帧的交汇。 DTW算法分两步进行，一是计算两个模式各帧之 间的距离，即求出帧匹配距离矩阵，二是在帧匹 配距离矩阵中找出一条最佳路径。
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Thank you!
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D(in,im)=d(T(in),R(im))+min{D(in-1,im),D(in1,im-1),D(in-1,im-2)}
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语音识别系统应用领域
• 电话通信的语音拨号 特别是在中、高档移动电话上
，现已普遍的具有语音拨号的功能。随着语音识别芯 片的价格降低，普通电话上也将具备语音拨号的功 能。
语音识别
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目录
• 语音识别的定义 • 语音识别涉及领域 • 语音识别的类型 • 语音识别原理框图 • DTW算法 • 语音识别系统应用领域 • 语音识别技术的应用发展方向
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语音识别的定义
语音识别技术就是让机器通过识别和理解过程把 人类的语音信号转变为相应的文本或命令的技术 ，属于多维模式识别和智能计算机接口的范畴。 它是语音信号处理学科的一个分支。语音识别系 统的本质就是一种模式识别系统。 常见的语音识别方法有动态时间归整技术(DTW) 、矢量量化技术(VQ)、隐马尔可夫模型(HMM)、 基于段长分布的非齐次隐马尔可夫模型 (DDBHMM)和人工神经元网络(ANN)
• 汽车的语音控制 对汽车的卫星导航定位系统（GPS
）的操作，汽车空调、照明以及音响等设备的 操作，同样也可以由语音来方便的控制。
• 工业控制及医疗领域 当操作人员的眼或手已经被占
用的情况下，在增加控制操作时，最好的办法就是增 加人与机器的语音交互界面。由语音对机器发出命令 ，机器用语音做出应答。
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、窗帘的操作，而且一个遥控器就可以把家中的电器 皆用语音控起来。
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语音识别技术的应用发展方向
• 一个方向是大词汇量连续语音识别系统，主要应 用于计算机的听写机，以及与电话网或者互联网 相结合的语音信息查询服务系统，这些系统都是 在计算机平台上实现的；
• 另外一个重要的发展方向是小型化、便携式语音 产品的应用，如无线手机上的拨号、汽车设备的 语音控制、智能玩具、家电遥控等方面的应用， 这些应用系统大都使用专门的硬件系统实现，特 别是近几年来迅速发展的语音信号处理专用芯片 和语音识别片上系统的出现。
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三种匹配模式的对比
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DTW算法
DTW是把时间规整和距离测度计算结合起 来的一种非线性规整技术，它寻找一个规 整函数im=Ф(in)，将测试矢量的时间轴n非线 性地映射到参考模板的时间轴m上，并使该 函数满足：
D就是处于最优时间规整情况下两矢量的距离。
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DTW算法
通常规整函数必须满足如下的约束条件： 边界限制 单调性限制 连续性限制
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DTW算法
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DTW算法
搜索从(1,1)点出发，对于局部路径约束如 图5-3，点(in,im)可达到的前一个格点只可能 是(in-1,im)、(in-1,im-l)和(in-1,im-2)。那么 (in,im)一定选择这三个距离中的最小者所对 应的点作为其前续格点，这时此路径的累 积距离为：
语音识别涉及领域
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语音识别的类型
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语音识别原理框图
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DTW算法
模板匹配方法的语音识别算法需要解决的一个关 键问题是说话人对同一个词的两次发音不可能完 全相同。设参考模板有M帧矢量{R(1)，R(2)， …R(m)，…，R(M)}，R(m)为第m帧的语音特征 矢量，测试模板有N帧矢量{T(1)，T(2)，…T(n)， …，T(N)}，T(n)是第n帧的语音特征矢量。 d(T(in),R(im))表示T中第in帧特征与R中im帧特征之 间的距离，通常用欧几里德距离表示。
语音识别系统应用领域
• 个人数字助理的语音交互界面 PDA的体积很小，人
机界面一直是其应用和技术的瓶颈之一。由于在 PDA 上使用键盘非常不便，因此，现多采用手写体识 别的 方法输入和查询信息。随着语音识别技术的提高 ，语 音将成为PDA主要的人机交互界面。
• 智能玩具 • 家电遥控 用语音可以控制电视机、VCD、空调的原理图如图把测试模板的各个帧 号n=1~N在一个二维直角坐标系中的横轴上标出 ，把参考模板的各帧m=1~M在纵轴上标出，通过 这些表示帧号的整数坐标画出一些纵横线即可形 成一个网格，网格中的每一个交叉点(ti,rj)表示测 试模式中某一帧与训练模式中某一帧的交汇。 DTW算法分两步进行，一是计算两个模式各帧之 间的距离，即求出帧匹配距离矩阵，二是在帧匹 配距离矩阵中找出一条最佳路径。
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D(in,im)=d(T(in),R(im))+min{D(in-1,im),D(in1,im-1),D(in-1,im-2)}
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语音识别系统应用领域
• 电话通信的语音拨号 特别是在中、高档移动电话上
，现已普遍的具有语音拨号的功能。随着语音识别芯 片的价格降低，普通电话上也将具备语音拨号的功 能。
语音识别
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目录
• 语音识别的定义 • 语音识别涉及领域 • 语音识别的类型 • 语音识别原理框图 • DTW算法 • 语音识别系统应用领域 • 语音识别技术的应用发展方向
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语音识别的定义
语音识别技术就是让机器通过识别和理解过程把 人类的语音信号转变为相应的文本或命令的技术 ，属于多维模式识别和智能计算机接口的范畴。 它是语音信号处理学科的一个分支。语音识别系 统的本质就是一种模式识别系统。 常见的语音识别方法有动态时间归整技术(DTW) 、矢量量化技术(VQ)、隐马尔可夫模型(HMM)、 基于段长分布的非齐次隐马尔可夫模型 (DDBHMM)和人工神经元网络(ANN)
• 汽车的语音控制 对汽车的卫星导航定位系统（GPS
）的操作，汽车空调、照明以及音响等设备的 操作，同样也可以由语音来方便的控制。
• 工业控制及医疗领域 当操作人员的眼或手已经被占
用的情况下，在增加控制操作时，最好的办法就是增 加人与机器的语音交互界面。由语音对机器发出命令 ，机器用语音做出应答。
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、窗帘的操作，而且一个遥控器就可以把家中的电器 皆用语音控起来。
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语音识别技术的应用发展方向
• 一个方向是大词汇量连续语音识别系统，主要应 用于计算机的听写机，以及与电话网或者互联网 相结合的语音信息查询服务系统，这些系统都是 在计算机平台上实现的；
• 另外一个重要的发展方向是小型化、便携式语音 产品的应用，如无线手机上的拨号、汽车设备的 语音控制、智能玩具、家电遥控等方面的应用， 这些应用系统大都使用专门的硬件系统实现，特 别是近几年来迅速发展的语音信号处理专用芯片 和语音识别片上系统的出现。
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三种匹配模式的对比
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DTW算法
DTW是把时间规整和距离测度计算结合起 来的一种非线性规整技术，它寻找一个规 整函数im=Ф(in)，将测试矢量的时间轴n非线 性地映射到参考模板的时间轴m上，并使该 函数满足：
D就是处于最优时间规整情况下两矢量的距离。
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通常规整函数必须满足如下的约束条件： 边界限制 单调性限制 连续性限制
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搜索从(1,1)点出发，对于局部路径约束如 图5-3，点(in,im)可达到的前一个格点只可能 是(in-1,im)、(in-1,im-l)和(in-1,im-2)。那么 (in,im)一定选择这三个距离中的最小者所对 应的点作为其前续格点，这时此路径的累 积距离为：