人工智能语音识别 PPT
人工智能语音识别课件
后端处理模块
语言模型
采用统计学习方法(如n-gram、循环神经网络等)对大量文本数据进行训练,得到一个能够将文本表示映射到 最终输出结果的模型。
置信度分析
对每个识别结果进行置信度评估,以过滤掉低置信度的结果,提高识别准确率。
04
CATALOGUE
语音识别技术面临的挑战与解 决方案
环境噪声与干扰问题
机器学习与深度学习在语音识别中的应用
传统机器学习方法
使用高斯混合模型、i-vector和PLDA等传统机器学习方法进行声学建模。
深度学习方法
使用深度神经网络、循环神经网络和长短时记忆网络等深度学习方法进行声学 建模和序列识别。
03
CATALOGUE
语音识别系统架构
前端处理模块
预加重
加窗
通过一个高通滤波器对输入的语音信 号进行预处理,以减少语音信号的延 迟和改善语音信号的频谱特性。
03
定期进行安全审计和监控,及时发现和处理安全漏洞和威胁。
06
CATALOGUE
实践案例分析
智能客服系统中的应用
在此添加您的文本17字
总结词:高效便捷
在此添加您的文本16字
详细描述:智能客服系统通过语音识别技术,能够快速准 确地识别用户语音信息,实现高效便捷的自助服务,提高 客户满意度。
在此添加您的文本16字
倒谱系数(cepstral coefficients)
将语音信号从时域转换到频域,提取出反映语音信号频谱特性的特征。
声学模型与解码模块
声学模型
采用统计学习方法(如隐马尔可可模型、神经网络等)对大量语音数据进行训练, 得到一个能够将语音特征映射到音素级别的模型。
解码
根据声学模型和语言模型,对输入的语音特征进行解码,生成对应的文本表示。
2024版《人工智能》PPT课件
《人工智能》PPT课件•人工智能概述•机器学习原理及算法•自然语言处理技术•计算机视觉技术•语音识别与合成技术•智能推荐系统与数据挖掘•人工智能伦理、法律与社会影响目录定义与发展历程定义人工智能是一门研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的新技术科学。
发展历程从早期的符号学习到现代的深度学习,人工智能经历了多个发展阶段,包括专家系统、知识工程、机器学习等。
重要事件人工智能领域的重要事件包括图灵测试、达特茅斯会议、AlphaGo战胜围棋世界冠军等。
人工智能的技术原理包括感知、思考、学习和行动四个方面,通过模拟人类的思维和行为方式来实现智能化。
技术原理人工智能的核心思想是让机器能够像人类一样具有智能,包括理解、推理、决策、学习等能力。
核心思想人工智能的实现方式包括符号主义、连接主义和行为主义等多种方法,其中深度学习是当前最热门的技术之一。
实现方式技术原理及核心思想前景展望未来人工智能的发展前景非常广阔,将会在更多领域得到应用,同时也会出现更多的技术创新和突破。
应用领域人工智能已经广泛应用于各个领域,包括智能家居、自动驾驶、医疗诊断、金融风控等。
挑战与机遇人工智能的发展也面临着一些挑战,如数据安全、隐私保护等问题,但同时也带来了巨大的机遇和发展空间。
应用领域与前景展望原理通过最小化预测值与真实值之间的均方误差,学习得到最优的线性模型参数。
应用预测连续型数值,如房价、销售额等。
原理在特征空间中寻找最大间隔超平面,使得不同类别的样本能够被正确分类。
应用分类问题,如图像识别、文本分类等。
原理通过递归地选择最优特征进行划分,构建一棵树状结构,用于分类或回归。
应用分类、回归问题,如信用评分、医学诊断等。
原理将数据划分为K个簇,使得同一簇内的数据尽可能相似,不同簇间的数据尽可能不同。
应用数据挖掘、图像压缩等。
原理通过计算数据点间的相似度,将数据逐层进行聚合或分裂,形成树状结构。
应用社交网络分析、生物信息学等。
人工智能-语音识别技术PPT学习课件
3/5/2020
12
3/5/2020
13
声学模型
声学模型是把语音转化为声学表示的输出,即找到给定的语音源于某个声学符号的概率。 对于声学符号,最直接的表达方式是词组,但是在训练数据量不充分的情况下,很难得到 一个好的模型。词组是由多个音素的连续发音构成,另外,音素不但有清晰的定义而且数 量有限。因而,在语音识别中,通常把声学模型转换成了一个语音序列到发音序列(音素) 的模型和一个发音序列到输出文字序列的字典。
至此,声音就成了一个12行(假设声学特征是12维)、N列的一个矩阵,称之为观 察序列,这里N为总帧数。观察序列如下图所示,图中,每一帧都用一个12维的向 量表示,色块的颜色深浅表示向量值的大小。3/5/2020来自 7语音识别的实现(4)
接下来就要介绍怎样把这个矩阵变成文本了。首先要介绍两个概念: 音素:单词的发音由音素构成。对英语,一种常用的音素集是卡内
3/5/2020
6
语音识别的实现(3)
图中,每帧的长度为25毫秒,每两帧之间有25-10=15毫秒的交叠。我们称为以帧长 25ms、帧移10ms分帧。
分帧后,语音就变成了很多小段。但波形在时域上几乎没有描述能力,因此必须将 波形作变换。常见的一种变换方法是提取MFCC特征,根据人耳的生理特性,把每 一帧波形变成一个多维向量,可以简单地理解为这个向量包含了这帧语音的内容信 息。这个过程叫做声学特征提取。实际应用中,这一步有很多细节,声学特征也不 止有MFCC这一种,具体这里不讲。
由贝叶斯公式143162020展开可得po是对每个句子进行计算的而对每个句子来说po是不变的所以可以改写成如下其中pow称做观测最大释然由声学模型计算可得其中pw称做先验概率由语言模型模型计算可得综上所述语音识别就是解码decoding过程如下图所示
2024年人工智能ppt课件
像素准确率、均交并比(MIoU)等用于评估图像分割和场景理解算 法的性能。
2024/2/29
21
三维重建与虚拟现实
三维重建
从二维图像中恢复三维结构的过程。三维重建技术包括立体视觉、结构光三维重建、激光 扫描三维重建等。
虚拟现实
利用计算机生成的三维环境,为用户提供沉浸式的交互体验。虚拟现实技术包括头戴式显 示设备、三维建模与渲染、空间定位与追踪等。
Hale Waihona Puke 15词法分析与词性标注
词法分析
应用
研究单词的内部结构,包括词根、词 缀、词干等,以及单词的形态变化规 则。
在信息检索、机器翻译、智能问答等 领域中,词性标注有助于提高文本处 理的准确性和效率。
词性标注
为每个单词分配一个词性标签,如名 词、动词、形容词等,以便理解单词 在句子中的角色和含义。
2024/2/29
评估指标
重建精度、渲染质量、交互自然度等用于评估三维重建和虚拟现实技术的性能。
2024/2/29
22
06
语音识别与合成技术及应用
BIG DATA EMPOWERS TO CREATE A NEW
ERA
2024/2/29
23
语音信号处理基础
语音信号特性
阐述语音信号的物理特 性、时域特性、频域特 性以及倒谱特性等。
第三次浪潮
21世纪初至今,深度学习技术的突破和大数据的兴起 为人工智能发展提供了强大的动力,人工智能开始广泛 应用于各个领域。
4
人工智能应用领域
2024/2/29
计算机视觉
通过图像处理和计算机图形学等技术,将图像转换为机器可理解的信 息,应用于安防、医疗、自动驾驶等领域。
《语音识别技术介绍》课件
在复杂环境、多语言等情况下,识别准确性仍存在挑战。
3 语音识别技术的前景展望
随着技术的不断进步,语音识别将在更多领域别技术的应用案例
智能语音助手
如Siri、小爱同学等,提供语音 交互、查询信息、控制设备等 功能。
电话客服系统
利用语音识别技术提供自动语 音导航、语音识别、智能推荐 等服务。
聊天机器人
通过语音识别技术实现与用户 的自然语言对话,提供智能问 答、娱乐等功能。
语音识别技术的挑战和未来
1 声音环境的复杂性
语音识别技术广泛应用于智能语音助手、电话客服系统、聊天机器人等领域。
3 语音识别技术与其他技术的关系
语音识别技术与自然语言处理、机器学习等技术密切相关,共同构成智能语音系统。
语音识别技术的原理
1 语音采样和信号处理
通过麦克风采集语音信号,并对信号进行去噪、增强等处理。
2 特征提取
从语音信号中提取语音特征,如音频频谱、梅尔频率倒谱系数等。
语音识别技术需要应对噪声、回声等干扰,提高在复杂环境下的识别准确性。
2 多语言语音识别技术的发展
对不同语言、方言的准确识别是多语音识别技术发展的重要方向。
3 语音识别技术的未来发展趋势
随着人工智能技术的发展,语音识别技术将更加智能化、个性化、多场景应用。
结论
1 语音识别技术的优点
提供了人机交互的新方式,方便快捷、便于特定场景操作。
《语音识别技术介绍》 PPT课件
# 语音识别技术介绍
语音识别技术是指通过计算机对人类语音进行自动识别和理解的技术。本课 件将介绍语音识别技术的概述、原理、常见技术、应用案例、挑战和未来。
概述
1 什么是语音识别技术?
第5课语音识别技术课件(共19张PPT)八下信息科技浙教版(2023)
亲身体验
尝试在人工智能开放平台、APP或相关软件中,将录制的myaudio.wav文件分别转换成文本。
日积月累
语音识别的准确率与声学模型及语言模型都密切相关。如果声学模型是用普通话训练的,那么识别方言语音,正确率就相对较低。通过及时更新地名、网络流行语等词汇,在语言模型中改变单词之间的搭配概率,可以有效地提高新单词的识别率。语音识别的准确率还与录音时周边环境的噪音、录音设备的质量等因素有关。
一、语音识别的过程
3.特征提取特征提取就是每隔一定时间,把声音的音高、音长、音强和音色等特征提取出来的过程。4.模式匹配模式匹配就是将提取出来的特征在声学模型中进行比对,得到一组音素序列。音素是根据语音的自然规律划分出的最小的语音单位。
知识链接
模式识别 人工智能中的模式识别是根据某个类别数据的共有模式,即模型(特征),对数据进行检测识别或分类。模型的建立可以是直接给予某一事物的各种特征描述,或给予某一事物的海量数浙教版八年级下册
第5课 语音识别技术
学习目标
通过对语音识别应用的体验,理解语音识别的基本过程和原理,了解声学模型和语音模型,感受语音识别带来的便利。
探究
1.为什公智能青箱能听懂人们的问题?2.你认为如何让人工智能听懂家乡的方言?
建构
语音识别是以语音为研究对象,通过语音信号处理和模式识别让机器自动识别和理解人类口述的语言。其最大优势在于使得人机用户界面更加自然和容易使用。
一、语音识别的过程
语音识别一般会经历以下基本过程:通过数模转化得到一个数字声音信号,再对该声音信号进行预处理和特征提取,将该特征在声学模型中进行模式识别得到音素序列,最后将该音素序列在语言模型中查找概率最高的文本,并输出识别结果。
40套人工智能PPT模板
人工智能伦理、法律与社会影
06
响
人工智能伦理问题探讨
人工智能的道德和伦理问题
01
探讨AI如何做出道德决策,以及AI系统是否应该具备道德和伦
理准则。
数据隐私和安全问题
02
分析AI如何处理和保护个人数据,以及在AI应用中如何确保数
据安全和隐私。
AI的歧视和偏见问题
03
讨论AI算法可能存在的歧视和偏见问题,以及如何解决这些问
深度学习是机器学习的一个分支,其模型结构更加复杂, 能够处理大规模数据并自动提取有效特征。
03
深度学习的应用场景
图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了显著成 果,推动了人工智能的发展。
自然语言处理技术与应用
03
自然语言处理基本概念及原理
自然语言处理定义
研究计算机理解和生成人类自然语言的技术和方法。
01
AI对劳动力市场的 影响
分析AI技术对就业市场的影响, 包括就业机会、工作性质、薪资 水平等方面的变化。
02
AI对信息传播和社 交媒体的影响
讨论AI技术如何改变信息传播方 式,以及在社交媒体中的应用和 影响。
03
AI对文化和艺术的 影响
探讨AI技术如何影响文化和艺术 领域,包括创作过程、艺术表现 形式等方面的变化。
计算机视觉是人工智能的重要分支,通过模拟人类视觉系统的工作原理,实现对图像和视频 的智能处理和分析。
常见计算机视觉技术及应用场景
图像分类
将图像按照预定义的 类别进行分类,如猫 狗分类、花卉分类等。
目标检测
在图像中检测出感兴 趣的目标,并标注出 目标的位置和类别, 如人脸检测、车辆检 测等。
图像分割
第二单元 第5课 语音识别技术—— 人工智能语音识别 课件 浙教版(2023)初中信息技术八年级下册
声学 模型
语言 模型
结果输出
走进生活
技术的学习应该应用于生 活中。
我们怎么使用语 音识别给我们的 学习和生活带来 帮助呢2.声学模型 3.语言模型 4.影响声音识别的因素
语音处理系统过程
语音输入
声音数 字化
信号预 处理
特征 提取
模式 匹配
音素序列
语言 处理
识别结果
语音识别
语音识别技术(Automatic Speech Recognition)就是让设备能听懂人 类语音的一项技术。
人类
听懂
机器
收集声音
理解 处理声音
回答 显示结果
外界语音
分帧
特征提取
声学模型
发音字典
语音模型
语音识别的过程:就是找到在声音 x 下出现概率最高的w。 X表示声音的特征,W表示一个词。
声学模型
表示一个单词发出某段语音 信号的概率. 最终得到的并不是文字。
两个共同构成
语音模型
统计一个词出现的概率, 概率越高,就是我们想 要的那个词
语音识别系统
深度学习下的语音识别
语音(中/英)
神经网络
文本(中/英)
体验语音识别
siri
vivo手机助手
微信语音
转文字
识别正确率的影响因素
1.对自然语言的识别与理解。 2.语音信息量太大。 3.语音的模糊性。 4.单个字母或者词、字的语音特性。受上下文的影响,以致改变重音、音调、 音量和发音速度等。 5.环境噪声和干扰对语音识别有严重影响,致使识别率低。
语音识别(Automatic Speech Recognition)
01
通过人机对比,了解机器语 音识别的基本原理
《人工智能介绍》PPT课件
前景展望
随着技术的不断发展和应用场景的不断拓展,人工智能 将在未来发挥更加重要的作用。例如,在医疗领域,人 工智能可以协助医生进行疾病诊断和治疗方案制定;在 交通领域,自动驾驶技术将改变人们的出行方式;在金 融领域,智能投顾和风险管理将提高金融服务的效率和 质量。同时,人工智能的发展也将带来一些挑战和问题, 如数据安全、隐私保护、伦理道德等,需要我们在发展 过程中加以关注和解决。
第三次浪潮(21世纪初至今)
深度学习技术的突破,以及大数据、云计算等技术的支持, 使得人工智能在各个领域取得了显著成果。
技术原理及核心思想
技术原理
人工智能的技术原理主要包括感知、认知和行动三个层面。感知层面通过传感器等设备获取外部环境信息;认知 层面通过算法对获取的信息进行处理和分析,实现知识的表示、学习和推理;行动层面则根据认知结果做出相应 的决策或行为。
隐私权和商业利益的平衡 在AI应用中,隐私权与商业利益之间往往存在冲突,如何 平衡二者关系,确保个人隐私得到尊重和保护,是一个亟 待解决的问题。
算法偏见和歧视现象剖析
数据偏见
由于训练数据本身存在偏见,导致AI算法在决策时也可能产生偏 见,如对某些人群的歧视或不公平待遇。
算法设计问题
算法设计过程中的主观性和不透明性可能导致算法偏见和歧视现 象的出现。
2023
PART 06
人工智能伦理、法律与社 会影响
REPORTING
数据隐私保护问题探讨
数据收集和使用透明度不足
很多AI系统需要大量用户数据来训练和改进,但数据的收 集和使用过程往往缺乏透明度,容易引发隐私泄露问题。
数据安全和保护措施不足 AI系统存储和处理大量敏感数据,如个人身份信息、健康 记录等,一旦数据泄露或被滥用,将对个人隐私造成严重 威胁。
人工智能语音识别ppt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。
精选课件
Thank you!
精选课件
D(in,im)=d(T(in),R(im))+min{D(in-1,im),D(in1,im-1),D(in-1,im-2)}
精选课件
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
人工智能PPT课件专用版高清版
如SIFT、SURF、HOG等,这些算法在图像识别、 目标跟踪等领域有广泛应用。
目标检测和识别技术原理
目标检测
在图像或视频中定位出感兴趣的目标,并给出其位置信息。
识别技术
对检测到的目标进行分类和识别,确定其所属类别。
深度学习应用
卷积神经网络(CNN)在目标检测和识别领域取得了显著 成果,提高了识别准确率和速度。
将人类语音转换为机器可读的文本信息。
语音识别流程
包括信号预处理、特征提取、声学模型、语言模型、解码搜索等步 骤。
语音识别应用场景
如智能家居、车载系统、智能客服等。
声学模型和语言模型构建方法
声学模型构建
基于大量语音数据,通过训练得到声学模型,用于识别语音信号 中的音素或单词。
语言模型构建
基于文本数据,通过统计语言模型或神经网络语言模型等方法,得 到单词之间的概率关系,用于指导语音识别过பைடு நூலகம்。
发展历程
从早期的符号学习到现代的深度学习,人工智 能经历了多个发展阶段,包括专家系统、知识 工程、机器学习等。
重要里程碑
包括图灵测试、达特茅斯会议、深度学习的提 出等,这些事件对人工智能的发展产生了深远 影响。
人工智能技术领域及应用场景
01
02
03
技术领域
包括机器学习、计算机视 觉、自然语言处理等,这 些技术是人工智能的核心。
3 循环神经网络(RNN)
适用于处理序列数据,如文本、语音等。通过记忆单元捕 捉序列中的时序信息,实现序列建模和预测。
4 生成对抗网络(GAN)
由生成器和判别器组成,通过对抗训练生成逼真的样本数 据,广泛应用于图像生成、风格迁移等领域。
模型评估与优化策略
人工智能语音识别技术培训ppt
• 语音识别系统的实现与应用:本次培训还讲解了如何实现一个完整的语音识别系统,包括各个模块的组合方式、优化方法 等,并且介绍了语音识别技术在各个领域的应用,如智能家居、车载娱乐、智能客服等。
声学模型与语言模型
声学模型
将语音信号映射到声学特征空间,建立声学模型,用于识别语音中的音素、单 词等。常见的声学模型包括隐马尔可夫模型(HMM)、深度神经网络(DNN )等。
语言模型
基于自然语言处理技术,建立语言模型,用于识别语音中的语法、语义等信息 。常见的语言模型包括n-gram语言模型、循环神经网络(RNN)等。
人工智能语音识别技术培训
汇报人:可编辑
2023-12-22
目录 Contents
• 引言 • 语音识别基础知识 • 深度学习在语音识别中的应用 • 语音识别技术应用场景与案例分析 • 实践操作与技能提升 • 总结与展望未来发展趋势
01
引言
培训背景与目的
人工智能技术的快速发展
培训目的
随着人工智能技术的不断进步,语音 识别技术作为其中的重要分支,在各 个领域得到了广泛应用。
预加重
消除语音信号中的高频噪 声,提高后续处理的准确 性。
分帧和加窗
将语音信号分成若干个短 时帧,并使用窗函数对帧 进行加窗处理,以提取帧 内的特征。
特征提取与降噪
特征提取
从语音信号中提取出反映语音特 征的关键参数,如梅尔频率倒谱 系数(MFCC)、线性预测编码 (LPC)等。
降噪处理
对语音信号进行降噪处理,以减 少环境噪声和其他干扰对语音识 别的影响。常见的降噪方法包括 自适应滤波、卡尔曼滤波等。
人工智能介绍ppt课件
02 机器学习原理及应用
监督学习算法原理
01
02
03
04
数据集划分
将数据集划分为训练集和测试 集,训练集用于训练模型,测
试集用于评估模型性能。
特征提取
从原始数据中提取出对预测结 果有影响的特征,作为模型的
输入。
模型训练
利用训练集数据,通过最小化 损失函数来学习模型的参数。
优化用户体验
从用户角度出发,优化语音交互的响应速度、识 别准确率、合成语音自然度等方面的体验。
语音识别与合成在各领域应用案例
智能家居
通过语音控制家电开关、 调节灯光亮度、查询天 气等。
智能客服
提供24小时在线服务, 解答用户问题、处理投 诉等。
智能车载系统
实现语音导航、音乐播 放、电话拨打等功能, 提高驾驶安全性。
特征提取与匹配
利用图像特征提取算法,提取图像中 的关键特征,并与已知模式进行匹配, 实现图像识别。
目标检测技术
基于深度学习的目标检测
01
利用深度学习模型,如R-CNN、Fast R-CNN、YOLO等,实现
对图像中多个目标的定位和分类。
传统目标检测方法
02
采用滑动窗口、HOG特征+SVM分类器等传统计算机视觉技术,
谢谢聆听
模型评估
使用测试集数据对训练好的模 型进行评估,衡量模型的预测
性能。
非监督学习算法原理
数据预处理
对数据进行清洗、去噪和标准化 等预处理操作。
特征学习
通过无监督的方式学习数据的内 在结构和特征表示。
聚类分析
将数据划分为不同的簇或类别, 使得同一簇内的数据相似度高, 不同簇间的数据相似度低。
第8课走近人工智能(共24张PPT+视频)
人工智能的具体应用
人工智能的发历程
人工智能的概念认知
同学们再见!
授课老师:
时间:2024年9月1日
2024课件
同学们再见!
授课老师:
时间:2024年9月1日
体验一:自然语言处理/语音识别
体验二:机器学习
AI 写诗
小冰师承1920年以来的519位中国现代诗人,学习了他们的上千首诗,每学习一轮需要0.6分钟,经过1万次的迭代学习,100个小时后,她获得了创作现代诗的能力。如果让人类把这些诗读1万遍,大概需要100年。
体验三:文字识别
体验四:图像识别
动物识别:
植物识别:
1.蓝凤冠鸠 2.海豹 3.耳廓狐 4.猫鼬
1.黄丽 2.延药睡莲 3.黄秋英 4.生石花
测试:这两张人像你们觉得哪张是真正的人?
人工智能合成
真人
第一次人工智能浪潮(1956年-1976年):思维过程符号化阶段 人类对于人工智能的理解是:智能=( )。第二次人工智能浪潮(1976年-2006年):神经网络发展阶段 人类对于人工智能的理解是:智能=( )第三次人工智能浪潮(2006年至今):机器学习发展阶段 人类对于人工智能的理解是:智能=( )
这些生活中的细节你发现了吗?
汽车开入停车场,无人控制的栏杆会自动抬起。你的行程码和健康码记录着你的行程信息和健康信息。使用人脸解锁手机、支付、进车站。你父母手机上同一个软件,打开后推荐的东西却是不一样的。。。。。。。
走进人工智能
人工智能(artificial intelligence),英文缩写为AI,它是以机器为载体,模拟、延伸和扩展人类智能的一门科学,研究领域包括机器人、语音识别、图像识别、自然语言处理、机器学习等
人工智能基础之智能识别介绍课件
目录
01. 智能识别概述 02. 智能识别技术 03. 智能识别应用案例 04. 智能识别的未来发展
智能识别的定义
01
智能识别是指通过计算机技术对图像、声音、 文本等数据进行自动识别和处理的过程。
02
智能识别包括图像识别、语音识别、自然语 言处理等领域。
03
态的识别和分析 隐私保护:智能识别将更加注重用户
04
隐私和数据安全,防止信息泄露
计算机视觉技术
概述:计算机视觉技术是一种通过计算 机模拟人类视觉系统对图像和视频进行
分析、处理、理解和推理的技术。
应用领域:计算机视觉技术广泛应用于 安防监控、自动驾驶、医学图像分析、
虚拟现实等领域。
核心技术:计算机视觉技术的核心技术 包括图像处理、模式识别、机器学习、
自然语言处理技术包括语 音识别、语义分析、情感 分析、机器翻译等多个方 面。
自然语言处理技术的发展为 人工智能领域带来了巨大的 变革,使得计算机能够更好 地理解和处理自然语言。
语音识别技术
01
语音识别技术 是一种将语音 信号转化为文 本的技术
02
语音识别技术 广泛应用于智 能家居、智能 客服、语音翻 译等领域
B
大数据与人工智能的结合:需要 解决数据安全和隐私问题
C
跨领域融合:需要实现不同领域 的知识融合和协同创新
智能识别的伦理问题:需要解决
D
人工智能的伦理和道德问题,确
保技术的合理使用和健康发展。
应用前景与市场
01
04
智能识别技术将推动相关 产业的发展,创造更多的 就业机会和市场需求。
人工智能百度AI_语音识别JAVA类视频课程课件PPT模板
的一项技术,语音识别2-2ai开放云平台配置详解2
ai开放云平台配置详解,api和 apikey的详细配置分析,语音识别
类必须的参数解析
3
2-3语音识别类sdk的下载sdk的下 载
第2章ai的语音类研发详解
2-7ai其实很简单:网络语音 识别ai其实很简单:网络语音 识别人工智能ai:语音识别java 类视频课程
演讲人 202x-11-11
目录
01. 第1章人工智能真的很牛么? 02. 第2章ai的语音类研发详解
one
01
第1章人工智能真的很牛么?
第1章人工 智能真的很
牛么?
1-1课程介绍90秒快速了解课程介绍90秒 1-251cto学院课程资料免费下载方式和注意事项51cto学院 课程资料免费下载方式和注意事项 1-3谁才是真正的最强大脑当最强大脑遇上人工智能,谁才 是最终的胜者? 1-4人工智能的定义和应用领域人工智能的定义和应用领域 1-5当java碰上ai是否**当java碰上ai是否高薪 1-251cto学院课程资料免费下载方式和注意事项51cto学院 课程资料免费下载方式和注意事项 1-3谁才是真正的最强大脑当最强大脑遇上人工智能,谁才 是最终的胜者? 1-4人工智能的定义和应用领域人工智能的定义和应用领域 1-5当java碰上AI是否**当java碰上AI是否高薪
one
02
第2章ai的语音类研发详解
第2章ai的语音类研发详解
2-6ai其实很简单:本地语音运行
和错误代码演示ai其实很简单:本 6
地语音错误代码演示
2-5ai其实很简单:本地语音识别 下ai其实很简单:本地语音识别下
5
2-4ai其实很简单:本地语音识别 上ai其实很简单:本地语音识别上
第11课语音识别说课(共17张PPT)
智能学习助手
语音合成
感
谢
聆
听
同学们再见!
授课老师:
时间:2024年9月1日
2024课件
同学们再见!
授课老师:
时间:2024年9月1日
智能运算助手
设备语音出题根据用户回答对错进行语音回复
六
教学流程
学习助手
运算
智 能
(三)归纳方法,拓展延伸
六
教学流程
语 音唤 醒
需求分析
用户说出“唤醒词”,设备语音回复后进入工作状态。
算法设计
语音识别判断语音识别结果听到唤醒词后执行……
算法优化
智能运算助手
语音出题根据用户回答对错进行语音回复
朗读题目语音识别判断语音识别结果朗读判断结果
语音识别判断语音识别结果听到唤醒词后……
智能运算助手
设备语音出题根据用户回答对错进行语音回复
六
教学流程
分析问题:数学中哪种写法最常见?
发现问题:识别出的数字可能是大写数字。
解决问题:给数字增加情景!
六
教学流程
需求分析
算法设计
算法优化
语 音唤 醒
用户说出“唤醒词”,设备语音回复后进入工作状态。
语音识别判断语音识别结果听到唤醒词后执行……
特征提取→
模型匹配→
文字输出
声学模型/语言模型
…………
语音识别
信号转换→
六
教学流程
知识迁移 自主探究
慧编程
六
教学流程
语 音唤 醒
用户说出“唤醒词”,设备语音回复后进入工作状态。
切换睡觉造型语音识别判断语音识别结果<是否听到唤醒词>切换苏醒造型
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。
三种匹配模式的对比
大家有疑问的,可以询问和交流
可以互相讨论下,但要小声点
9
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。
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
DTW算法
DTW算法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)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)}
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。
• 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。
• 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。
Thank you!
• 智能玩具 • 家电遥控 用语音可以控制电视机、VCD、空调、电扇
、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。
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;
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
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
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)
• 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。