人工智能之语音识别概述（一）
1.语音是被研究对象和基本内容语音识别以语音为研究对象，它是语音信号处理的一个重要研究方向，是模式识别的一个分支，涉及到生理学、心理学、语言学、计算机科学以及信号处理等诸多领域，甚至还涉及到人的体态语言，最终目标是实现人与机器进行自然语言通信
语音识别的基本内容
语音识别的定义语音识别发展历史语音识别系统框架2语音识别的定义语音识别的定义语音识别在狭义上有称为自动语音识别（AutomaticSpeechRecognition，ASR），它本质上是一种人机交互方式，就是让计算机通过识别和理解过程把人类的语音信号转变为想要的文本或者命令，以便计算机进行理解和产生相应的操作。语音识别的应用
3语音识别发展史语音识别发展历程
现代语音识别可以追溯到1952年，Davis等人研制了世界上第一个能识别10个英文数字发音的实验系统，从此正式开启了语音识别的进程。语音识别发展到今天已经有70多年，大致可以分为四个阶段。语音识别发展的初期
70年代，语音识别主要集中在小词汇量、孤立词识别方面，使用的方法也主要是简单的模板匹配方法，即首先提取语音信号的特征构建参数模板，然后将测试语音与参考模板参数进行一一比较和匹配，取距离最近的样本所对应的词标注为该语音信号的发音。该方法对解决孤立词识别是有效的，但对于大词汇量、非特定人连续语音识别就无能为力HMM-GMM时代
基于GMM-HMM框架，研究者提出各种改进方法，如结合上下文信息的动态贝叶斯方法、区分性训练方法、自适应训练方法、HMM/NN混合模型方法等。这些方法都对语音识别研究产生了深远影响，并为下一代语音识别技术的产生做好了准备。DNN-HMM时代
2009年，Hinton将DNN应用于语音的声学建模，在TIMIT上获得了当时最好的结果。2011年底，微软研究院的俞栋、邓力又把DNN技术应用在了大词汇量连续语音识别任务上，大大降低了语音识别错误率。从此语音识别进入DNN-HMM时代。深度学习时代
随着深度学习的发展，语音识别技术进入了端到端的技术阶段。端到端技术主要分成两类：一类是CTC方法，另一类是Sequence-to-Sequence方法。语音识别技术发展历程
4语音识别框架语音对话系统的组成
我们只关注语音识别系统，语音识别系统主要包含四个组成部分：特征提取和信号处理、声学模型（AcousticModel）、语言模型（LanguageModel）和解码搜索部分。语音识别系统的组成
-我们只关注语音识别系统，语音识别系统主要包含四个组成部分：特征提取和信号处理、声学模型（AcousticModel）、语言模型（LanguageModel）和解码搜索部分。
智能科学与技术 毕业设计
文章目录1选题建议2开题指导1.1起因1.2如何避坑(重中之重)1.3为什么这么说呢？1.4难度把控1.5题目名称最后1选题建议以下为学长手动整理的关于智能科学与技术毕设项目，完全可以作为当前较新的毕业设计题目选择方向。
基于深度学习的气温降尺度模型研发
基于图卷积的三维点云场景分割技术研发
基于视频的人脸表情系统研发
基于单目图像的人体三维姿态估计系统研发
专利转化全过程管理系统设计与实现
科研人员画像系统设计与实现
产学研对接全过程管理系统设计与实现
高等学校科技成果管理系统设计与实现
一种基于进化算法的特征选择技术在短时强降水预报中的应用
基于深度学习的短临降水预测应用
长短时记忆网络在厄尔尼诺预测中的应用
基于深度学习的车牌识别系统设计
基于深度学习的数值天气预报温度订正
带有主题指向的文本摘要生成模型
带有OOV词语处理机制的文本摘要模型
车联网中基于多因素的匿名认证密钥协商方案研究
云环境下支持隐私保护的无证书公共审计方案研究
支持多授权中心的属性基加密方案研究
云环境中具备前向安全的动态可搜索加密方案研究
基于椭圆曲线的多重签名协议研究
基于数字签名的电子投票系统的设计与实现
面向移动App的监控系统的设计与实现
文本分类方法的研究
基于YOLOX的人体跌倒行为检测识别系统的研究与设计
基于深度学习的人脸识别黑盒对抗攻击算法
中文多模态情绪分析
差分保护在隐藏具体位置上的新型策略的性质及其应用
流数据挖掘
基于人工智能的声音模仿
在线直播系统设计与实现
在线酒店预订系统设计与实现
基于移动平台的知识分享类应用设计与实现
基于移动平台的随堂测验系统设计与实现
基于Android平台的家庭理财应用设计与实现
基于微信小程序的会议室预约平台设计与实现
基于微信小程序的天气数据展示系统设计与实现
网络社区服务与管理系统
基于JavaWeb的校园疫情防控管理系统
基于JavaWeb的校园单车租赁管理系统
基于GAN的图像伪造技术研究
3D点云分割算法研究
3D点云拼接算法研究
小样本图像语义分割算法研究
小样本图像识别算法研究
基于注意力机制的图像超高分辨率重建
基于微信小程序的社区疫苗接种系统
基于微信小程序的课堂教学辅助系统
基于深度学习的口罩佩戴识别算法研究
基于对抗学习的人脸照片-画像转换研究
基于textrank算法的新闻聚合平台
基于微信小程序的网上商城系统设计与实现
基于深度学习的自监督照片上采样研究
医学图像自适应增强算法研究
基于微信小程序的个人健康管理软件设计与实现
基于Vue组件化思想的Todo软件的设计与实现
电子书分享平台的设计与实现
基于Dubbo分布式服务框架的疫情社区管理系统
火焰图像火线分割方法研究
宠物寄养平台的设计与实现
基于CNN-SVM的云享智能停车系统
基于深度神经网络的显著性检测算法研究
基于注意力网络的场景分割方法研究
互补感知视频显著性检测
弱监督框架下的语义分割方法研究
基于YOLOv5网络的行人检测算法研究
基于孪生网络的目标跟踪方法研究
基于SSD的视频目标检测算法研究
边缘感知显著性目标检测算法研究
基于Web的南京旅游导航助手设计与实现
基于网络爬虫的疫情实时监控与管理系统设计与实现
基于区块链的预防接种综合服务系统设计与实现
城市共享停车位系统的设计与实现
在线教育系统的设计与实现
实时公交信息查询系统的设计与实现
疫情监测信息管理系统的设计与实现
社区家庭垃圾减量系统设计与实现
“校园跑”物品配送系统设计与实现
公务员学习软件设计与实现
共享小区停车位管理系统设计与实现
远程教育直播网站设计与实现
乡村/红色旅游软件设计与实现
食物银行网店设计与实现
抗疫行动管理系统设计与实现
基于深度学习的图像风格转换系统
基于图片的跨摄像头行人重识别算法
基于深度学习的跨分辨率行人重识别算法研究
基于深度学习的跨模态可见光-红外行人重识别算法研究
基于深度学习的行人轨迹追踪系统
基于深度学习的无监督行人重识别算法研究
基于深度学习的换衣行人重识别算法研究
基于深度学习的遮挡行人重识别算法研究
单幅图像去雾系统设计
基于Android手机的校园监控系统设计
基于深度学习的车道线检测系统设计
面向复杂环境的人群计数方法研究
基于增量学习的图像分类算法研究
基于计算机视觉的疲劳驾驶检测系统设计
高校校园招聘信息服务系统设计与实现
救援物资系统的设计与实现
基于深度学习的图像隐写分析研究
基于深度学习的交通标志识别研究
基于生成式对抗网络的图像生成算法研究
基于SSM的高校宿舍报修管理系统设计与实现
基于SSM的《Java程序设计》在线考试系统设计与实现
基于微信小程序的毕业设计管理系统设计与实现
科研文献数据爬取系统设计与实现
基于安卓Android系统的个人财务管理应用程序APP设计与实现
基于深度学习的目标跟踪系统实现
基于无监督学习的微表情自动检测系统
基于深度学习的目标检测系统实现
基于无监督学习的人脸检测系统
基于深度学习的人脸跟踪系统
多模态数据下的目标检测系统实现
多模态数据下的目标跟踪系统实现
基于自监督学习的微表情检测系统
基于组合核的高光谱图像与Lidar图像融合分类方法研究
基于目标检测的人流量自动统计算法研究与实现
基于Python的数据集分析
基于深度学习的自助聊天室构建
基于树莓派的实时目标检测研究
基于深度学习的流行度预测研究
基于深度学习的艺术画风格识别
基于深度学习的时尚标签识别
基于机器学习的车牌竞价价格预估
基于深度学习的快速目标检测研究
基于机器学习技术的量化交易模型设计与实现
基于深度学习的跨模态医学影像处理与分析
基于双目视觉的实时调整识别方法研究与实现
基于OpenCV的人脸识别卡通贴图软件
基于运动控制器的实时伺服控制插补算法优化与开发
基于深度学习的摄影参数预测
基于多模态信息融合的图像美学质量评价
基于生成对抗网络的图像域迁移
基于深度学习的图像目标检测
基于深度学习的行人重识别
英语选词填空智能作答机器人
基于深度学习的花名识别
基于深度学习的图像美学质量评价与增强
基于大数据的个性化音乐推荐系统
基于Python的个性化电影推荐系统研究
基于TensorFlow的图像风格迁移
基于特征相似度的图像检索系统
基于GroupLens网站数据集的社交关系改进技术研究
基于正弦函数的参数标定与成像-数字图像处理在CT中的应用
基于正弦函数的参数标定与成像-CT反投影重建成像
基于Phthon的糖尿病风险分析
基于VACP的疟疾风险预测系统设计与实现
基于时空的包虫病监控系统设计与实现
基于Phthon的中国影业数据分析
基于深度学习的高性能物体检测与分割模型
基于数据挖掘的动态多因子选股的量化投资模型研究
基于python的在线自动判题系统设计与实现
基于深度学习的军事目标检测方法研究
基于机器学习的垃圾短信过滤
基于卷积神经网络的人脸识别技术研究
基于深度神经网络的医学图像自动识别
基于深度神经网络的心电图异常信号检测
基于爬虫的商品信息比价软件设计与实现
基于空气监测的新风系统设计
基于积极计算的正向情感交互平台设计与实现
基于python的电商网页动态监控系统设计
基于爬虫的人物关系可视化系统
图像加密方法的设计与实现
图像变形方法研究及比较
基于文本描述的图像生成方法研究
基于深度学习的快速图像风格转换方法研究
基于深度学习的图像自动描述生成方法研究
(持续更新。。。。)
2开题指导1.1起因近期开题的同学越来越多，很多同学不知道怎么选题，不知道老师分配的题目应该怎么做，指导老师分享的信息不多，无从下手。
1.2如何避坑(重中之重)毕设选题实际上对很多同学来说一个大坑，每年挖坑给自己跳的人太多太多，选题选得好后面的答辩以及论文撰写会轻松很多，选的不好就是一个无穷无尽的折磨。。。。
1.3为什么这么说呢？其实这主要是由于大部分同学对某种具体场景所需要的技术不清晰而导致的，定题的时候想当然的觉得某种功能是很好实现的，但是实际上往往并非如此。
所以，建议对课题实现技术不清晰的同学，最好是找自己的研究生学长或者老师详细的把关机技术以及实现流程理清楚，当然也可以来问我。
1.4难度把控(对于只要求顺利毕业的同学)定题不能定的太难，也不能定的太简单。太难了，自己做不出；太简单了，工作量不够，论文也没法写，甚至进不了答辩。
1.5题目名称还有，最近很多同学跟学长反应，自己定的题目总是被老师打回去，这还真不怪老师，我看到你们定的题目也是哭笑不得。。。。。
学长在这里给你们分享一个定题标准，跟着这个标准定题准没错：“使用了什么算法(技术)+在什么场景下+解决了哪一类问题”
最后人工智能语音识别的未来
语音识别是指机器接收、解释和执行语音命令的能力。随着人工智能和语音助手的兴起，这项技术得到了重视和发展。越来越多的设备其语音识别、语音命令和所需响应也将更加精确。
有机构预计，全球语音识别市场将在2021年至2026年期间增长16.8%。而根据stockapps数据，2021年的市场规模为107亿美元，至2026年可能增长到271.6亿美元。
因此，人工智能语音识别技术将在未来几年变得更加重要。
从语音识别助手到家电现在，语音识别技术已经可以安装在任何智能机器中，比如咖啡机、洗衣机、空调和冰箱。
在未来几年，智能电器的使用会增加，甚至可能超越我们今天习惯的手机。这和人工智能的发展一起成为市场增长的主要因素。
尽管国内网易、百度、阿里，国外亚马逊、苹果和谷歌等科技企业的虚拟助手在领域内容占据主导地位，但仍有源源不断的新兴企业探索创新的方法来增加竞争力。而这一趋势则为市场的增长提供更多支撑。
更智能的语音识别技术在现在常用的手机、笔记本电脑、移动设备、智能扬声器和电视中，人工智能语音识别技术并非所有语言都能支持，更不用说还有每个地区方言。因此随着语音识别市场不断扩大，我们需要更加智能通用的语音识别技术。
早期的语音助手仅支持特定且清晰的英语版本，而现在，经过在全球范围内扩张，主流的智能设备已将语言支持扩展到世界上最流行的语言和方言了。
尽管一直在努力扩展智能设备语言能力，但还是会因为市场、地区的不同，而有所偏差。这甚至不包括具有独特口音的非母语人士，或随着时间的推移语言的发展（例如新词或俚语）。
这是一个急需解决的问题。为了创建能够理解所有人的语音技术，语音识别算法必须使用来自尽可能多背景的人的语音数据进行训练。
人工智能
图像识别技术是信息时代的一门重要的技术，其产生目的是为了让计算机代替人类去处理大量的物理信息。随着计算机技术的发展，人类对图像识别技术的认识越来越深刻。图像识别技术的过程分为信息的获取、预处理、特征抽取和选择、分类器设计和分类决策。简单分析了图像识别技术的引入、其技术原理以及模式识别等，之后介绍了神经网络的图像识别技术和非线性降维的图像识别技术及图像识别技术的应用。从中可以总结出图像处理技术的应用广泛，人类的生活将无法离开图像识别技术，研究图像识别技术具有重大意义。
1、图像识别技术的引入图像识别是人工智能的一个重要领域。图像识别的发展经历了三个阶段：文字识别、数字图像处理与识别、物体识别。图像识别，顾名思义，就是对图像做出各种处理、分析，最终识别我们所要研究的目标。今天所指的图像识别并不仅仅是用人类的肉眼，而是借助计算机技术进行识别。虽然人类的识别能力很强大，但是对于高速发展的社会，人类自身识别能力已经满足不了我们的需求，于是就产生了基于计算机的图像识别技术。这就像人类研究生物细胞，完全靠肉眼观察细胞是不现实的，这样自然就产生了显微镜等用于精确观测的仪器。通常一个领域有固有技术无法解决的需求时，就会产生相应的新技术。图像识别技术也是如此，此技术的产生就是为了让计算机代替人类去处理大量的物理信息，解决人类无法识别或者识别率特别低的信息。
1.1图像识别技术原理其实，图像识别技术背后的原理并不是很难，只是其要处理的信息比较繁琐。计算机的任何处理技术都不是凭空产生的，它都是学者们从生活实践中得到启发而利用程序将其模拟实现的。计算机的图像识别技术和人类的图像识别在原理上并没有本质的区别，只是机器缺少人类在感觉与视觉差上的影响罢了。人类的图像识别也不单单是凭借整个图像存储在脑海中的记忆来识别的，我们识别图像都是依靠图像所具有的本身特征而先将这些图像分了类，然后通过各个类别所具有的特征将图像识别出来的，只是很多时候我们没有意识到这一点。当看到一张图片时，我们的大脑会迅速感应到是否见过此图片或与其相似的图片。其实在“看到”与“感应到”的中间经历了一个迅速识别过程，这个识别的过程和搜索有些类似。在这个过程中，我们的大脑会根据存储记忆中已经分好的类别进行识别，查看是否有与该图像具有相同或类似特征的存储记忆，从而识别出是否见过该图像。机器的图像识别技术也是如此，通过分类并提取重要特征而排除多余的信息来识别图像。机器所提取出的这些特征有时会非常明显，有时又是很普通，这在很大的程度上影响了机器识别的速率。总之，在计算机的视觉识别中，图像的内容通常是用图像特征进行描述。
1.2模式识别模式识别是人工智能和信息科学的重要组成部分。模式识别是指对表示事物或现象的不同形式的信息做分析和处理从而得到一个对事物或现象做出描述、辨认和分类等的过程。
计算机的图像识别技术就是模拟人类的图像识别过程。在图像识别的过程中进行模式识别是必不可少的。模式识别原本是人类的一项基本智能。但随着计算机的发展和人工智能的兴起，人类本身的模式识别已经满足不了生活的需要，于是人类就希望用计算机来代替或扩展人类的部分脑力劳动。这样计算机的模式识别就产生了。简单地说，模式识别就是对数据进行分类，它是一门与数学紧密结合的科学，其中所用的思想大部分是概率与统计。模式识别主要分为三种：统计模式识别、句法模式识别、模糊模式识别。
2、图像识别技术的过程既然计算机的图像识别技术与人类的图像识别原理相同，那它们的过程也是大同小异的。图像识别技术的过程分以下几步：信息的获取、预处理、特征抽取和选择、分类器设计和分类决策。
信息的获取是指通过传感器，将光或声音等信息转化为电信息。也就是获取研究对象的基本信息并通过某种方法将其转变为机器能够认识的信息。
预处理主要是指图像处理中的去噪、平滑、变换等的操作，从而加强图像的重要特征。
特征抽取和选择是指在模式识别中，需要进行特征的抽取和选择。简单的理解就是我们所研究的图像是各式各样的，如果要利用某种方法将它们区分开，就要通过这些图像所具有的本身特征来识别，而获取这些特征的过程就是特征抽取。在特征抽取中所得到的特征也许对此次识别并不都是有用的，这个时候就要提取有用的特征，这就是特征的选择。特征抽取和选择在图像识别过程中是非常关键的技术之一，所以对这一步的理解是图像识别的重点。
分类器设计是指通过训练而得到一种识别规则，通过此识别规则可以得到一种特征分类，使图像识别技术能够得到高识别率。分类决策是指在特征空间中对被识别对象进行分类，从而更好地识别所研究的对象具体属于哪一类。
3、图像识别技术的分析随着计算机技术的迅速发展和科技的不断进步，图像识别技术已经在众多领域中得到了应用。2015年2月15日新浪科技发布一条新闻：“微软最近公布了一篇关于图像识别的研究论文，在一项图像识别的基准测试中，电脑系统识别能力已经超越了人类。人类在归类数据库ImageNet中的图像识别错误率为5.1%，而微软研究小组的这个深度学习系统可以达到4.94%的错误率。”从这则新闻中我们可以看出图像识别技术在图像识别方面已经有要超越人类的图像识别能力的趋势。这也说明未来图像识别技术有更大的研究意义与潜力。而且，计算机在很多方面确实具有人类所无法超越的优势，也正是因为这样，图像识别技术才能为人类社会带来更多的应用。
3.1神经网络的图像识别技术神经网络图像识别技术是一种比较新型的图像识别技术，是在传统的图像识别方法和基础上融合神经网络算法的一种图像识别方法。这里的神经网络是指人工神经网络，也就是说这种神经网络并不是动物本身所具有的真正的神经网络，而是人类模仿动物神经网络后人工生成的。在神经网络图像识别技术中，遗传算法与BP网络相融合的神经网络图像识别模型是非常经典的，在很多领域都有它的应用。在图像识别系统中利用神经网络系统，一般会先提取图像的特征，再利用图像所具有的特征映射到神经网络进行图像识别分类。以汽车拍照自动识别技术为例，当汽车通过的时候，汽车自身具有的检测设备会有所感应。此时检测设备就会启用图像采集装置来获取汽车正反面的图像。获取了图像后必须将图像上传到计算机进行保存以便识别。最后车牌定位模块就会提取车牌信息，对车牌上的字符进行识别并显示最终的结果。在对车牌上的字符进行识别的过程中就用到了基于模板匹配算法和基于人工神经网络算法。
3.2非线性降维的图像识别技术计算机的图像识别技术是一个异常高维的识别技术。不管图像本身的分辨率如何，其产生的数据经常是多维性的，这给计算机的识别带来了非常大的困难。想让计算机具有高效地识别能力，最直接有效的方法就是降维。降维分为线性降维和非线性降维。例如主成分分析(PCA)和线性奇异分析(LDA)等就是常见的线性降维方法，它们的特点是简单、易于理解。但是通过线性降维处理的是整体的数据集合，所求的是整个数据集合的最优低维投影。经过验证，这种线性的降维策略计算复杂度高而且占用相对较多的时间和空间，因此就产生了基于非线性降维的图像识别技术，它是一种极其有效的非线性特征提取方法。此技术可以发现图像的非线性结构而且可以在不破坏其本征结构的基础上对其进行降维，使计算机的图像识别在尽量低的维度上进行，这样就提高了识别速率。例如人脸图像识别系统所需的维数通常很高，其复杂度之高对计算机来说无疑是巨大的“灾难”。由于在高维度空间中人脸图像的不均匀分布，使得人类可以通过非线性降维技术来得到分布紧凑的人脸图像，从而提高人脸识别技术的高效性。
3.3图像识别技术的应用及前景计算机的图像识别技术在公共安全、生物、工业、农业、交通、医疗等很多领域都有应用。例如交通方面的车牌识别系统;公共安全方面的人脸识别技术、指纹识别技术;农业方面的种子识别技术、食品品质检测技术;医学方面的心电图识别技术等。随着计算机技术的不断发展，图像识别技术也在不断地优化，其算法也在不断地改进。图像是人类获取和交换信息的主要来源，因此与图像相关的图像识别技术必定也是未来的研究重点。以后计算机的图像识别技术很有可能在更多的领域崭露头角，它的应用前景也是不可限量的，人类的生活也将更加离不开图像识别技术。
图像识别技术虽然是刚兴起的技术，但其应用已是相当广泛。并且，图像识别技术也在不断地成长，随着科技的不断进步，人类对图像识别技术的认识也会更加深刻。未来图像识别技术将会更加强大，更加智能地出现在我们的生活中，为人类社会的更多领域带来重大的应用。在21世纪这个信息化的时代，我们无法想象离开了图像识别技术以后我们的生活会变成什么样。图像识别技术是人类现在以及未来生活必不可少的一项技术。
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