人工智能在垃圾分类领域的应用现状
二、服务于收集环节的智能终端
在垃圾收集环节，智能垃圾桶是目前市场上投放最多、研发最热的人工智能产品，主要有监督分类与自动分类两种类型。
监督分类型智能垃圾桶的技术难度相对较低。通过机器视觉判断垃圾分类正确性，用人脸识别等功能将居民信用与垃圾分类行为挂钩，以此督促居民正确投放。同时智能垃圾桶的设计也囊括了通过传感器、机械结构与物联网等来解决垃圾满仓、清洁与运输便捷性等问题。国内的德澜仕智能垃圾桶便是此中的佼佼者，其配套的奖惩系统也使居民更有动力，目前已在全国投放了近1000套设备。
自动分类垃圾桶则是人工智能更为高端的应用。最理想的状态应为：用户只需投入垃圾，由智能垃圾桶自动完成所有的细致分类。但这对AI图像识别与垃圾桶内机械结构的要求过高，同时实际场景与实验室的复杂度完全不同，要完成实现在所有场景的应用可能还需数十年的研发投入。目前实现了高精度自动分类的垃圾桶大多只接受单件投递，如波兰Bin-e公司与中国阿尔飞思公司的智能垃圾桶。阿尔飞思的“睿桶”已经在上海张江人工智能岛投入使用，但因每次只能投放一件垃圾，其适用场景较为有限。小圾科技的“圾生活智慧站”也已研发完毕，实现了干湿垃圾的自动分类，在城市居民区具良好应用。
圾生活智慧站”
三、服务于垃理环节的智能分拣设备
目前中国垃圾处理要求做到减量化、资源化、无害化，而垃圾分类处理则是最终也是最关键的环节，垃圾分类收集环节就是为了最终分类处理而服务的。对这一环节的机械化、智能化研究目前还处于初级阶段，其研发投资与难度较大。
现下我国垃圾处理环节的分拣基本依靠人力，机械辅助少，人力成本高且具危险性（有直接触碰有毒有害垃圾的可能）。国内外的科研机构与高新企业都有对这一方面进行探索。例如日本FANUC公司，美国Alphabet公司、芬兰ZenRobotics公司，中国中城绿建，美国麻省理工（MIT）AI研究所等都有研制基于人工智能机器视觉与机器学习的中大型机器人（机械臂），但分拣的主要对象为经济效益较高的可回收垃圾，其实用性与性价比不高，目前垃圾处理厂中大多还是以人工分拣为主。
垃圾分拣机械臂
结论：
在垃圾分类领域，人工智能技术有很大的应用空间与可能性，它能为垃圾分类提供强大的助力，对推动我国垃圾资源化和减量化处理具有重要意义。完善和优化垃圾分类领域的人工智能技术任重而道远，这也必将带来一场新的革命。
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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
