人工智能技术与应用（练习一：骨骼识别）
1、（单选，10分）单人骨骼识别不需要包含如下处理过程（） A 、关键点区分
B 、关键点检测
C 、关键点串联
D 、结果输出
答案：A
2、（单选，10分）以下哪项不属于目前常用的人体骨架关键点的定义方式（）
A 、18 个关键点
B 、14 个关键点
C、25 个关键点
D、7 个关键点
答案：D
3、（单选，10分）
以下哪种环境/ 条件有助于提升人体骨骼识别的准确率（）
A 、肢体遮挡
B 、光照良好
C 、观察视角变化
D 、衣服包裹严实
答案：B
4、（单选，10分）人体骨骼识别与哪项技术的关联程度最低（） A 、区块链技术
B 、视频采集技术
C 、图像处理技术
D 、人工智能相关技术
答案：A
5、（单选，10分）以下哪项不是骨骼识别系统包含的功能（）
A 、图像采集
B 、图像预处理
C 、图像模糊化
D 、骨骼关键点识别
答案：C
6、（单选，10分）以下哪项不属于造成多人骨骼识别较单人骨骼识别更具挑战的因素（） A 、关键点区分性弱
B 、背景中的局部区域容易混淆
C 、人与人的重叠
D 、需串联的关键点个数增多
答案：D
7、（单选，10分）当前的骨骼识别技术不适用于以下哪个应用场景（） A 、身份认证
B 、视频监控
C 、体感游戏
D 、运动员辅助训练答案：A
8、（单选，10分）
8. 以下哪家公司不属于人体骨骼识别领域的代表企业（）
A 、商汤科技
B 、旷视科技
C 、携程旅行网络科技
D 、凌感科技
答案：C
9、（单选，10分）人的头颈、肩部、手肘关节、手腕关节、髋关节、膝关节等可作为人体骨骼关键点。 A 、正确
B 、错误
答案：A
10、（单选，10 分）在自顶向下方法中，人体目标检测需要用方框标记出一块尽可能大的区域。
A 、正确
B 、错误
答案：B
人工智能技术与应用（练习二：人脸识别）
1、（单选，10分）
以下哪项不是人脸识别系统包含的功能（）
A 、图像采集
B 、图像预处理
C 、图像模糊化
D 、匹配比对
答案：C
2、（单选，10分）
未来人脸识别的个人隐私防护不包含（）
A 、随意授权自己的人脸信息
B 、立法保障“脸权”
C 、规范化人脸数据的使用方法
D 、打击隐私泄露行为
答案：A
3、（单选，10分）
以下哪项不属于生物识别技术（）
A 、人脸识别
B 、车牌识别
C 、掌纹识别
D 、语音识别
答案：B
4、（单选，10分）
以下哪种环境/ 条件有助于提升人脸识别的准确率（）
A 、光照较弱的场景
B 、遮挡部分人脸
C 、头部较大角度的倾斜
D 、采用图像增强技术后的人脸图像
答案：D
5、（单选，10分）以下哪项不能帮助辨识是否是活体真脸（） A 、佩戴眼镜
B 、晃动头部
C 、红外结构光成像技术
D 、屏幕检测
答案：A
6、（单选，10分）以下哪项不是计算机图像的特点（） A 、像素是构成图像的基本单位
B 、二维图像可以视为由行和列组成的像素数组
C 、计算机中处理的图像是经过数字化处理后的视觉图像
D 、像素的值只能是0 或1
答案：D
7、（单选，10分）
人脸识别技术不适用于以下哪个应用场景（）
A 、公寓的刷脸取件
B 、校园的治安安防
C 、化妆舞会的参与人识别
D 、美颜相机
答案：C
8、（单选，10分）
人脸识别的四大独角兽不包含以下哪个公司（）
A 、商汤科技
B 、百度网络科技
C 、旷视科技
D 、依图科技
答案：B
9、（单选，10分）
人脸识别技术可以应用到交管局出入大厅、会议签到、ATM转账汇款、手机刷脸解锁等应用
场景中。
A 、正确
B 、错误答案：A
10、（单选，10 分）人的面部包含丰富的生物特征信息，和指纹一样必须接触采集器才能采集。 A 、正确
B 、错误
答案：B
人工智能技术与应用（练习三：步态识别）
1、（单选，10分）
（）年步态时空模式被提出。
A 、1992
B 、1994
C、1998
D、2003
答案：B
2、（单选，10分）
步态识别是通过人们（）进行身份识别。
A 、走路的速度
B 、走路的步幅
C 、走路的姿态
D 、走路的轨迹
答案：C
3、（单选，10分）
（）年提出基于时间矩的统计步态识别算法。
A 、2000
B 、2001
C、2002
D、2003
答案：A
4、（单选，10分）
与其他生物识别技术比较，步态识别具有（）的特点
A 、非接触远距离和不容易伪装
B 、精确度高，处理速度快
C 、精确度极高，不可仿冒
D 、急需配合，效率不高
答案：A
5、（单选，10分）
进行步态识别时，在步骤（）获取人体的主要关节的角度变化轨迹。
A 、人体步态检测
B 、步态特征提取
C 、处理对比
D 、步态视频采集答案：B
6、（单选，10分）下列那种方式不是步态识别特征提取用到的（） A 、基于序列
B 、基于模型
C 、基于模板
D 、基于统计答案：D
7、（单选，10分）步态识别的关键步骤有（D）
A 、采集视频
B 、分析图片
C 、特征提取、对比数据
D 、以上都是
答案：D
8、（单选，10分）
（）发布的是全球第一款商用步态识别检索设备
A 、微软
B 、银河水滴
C 、腾讯
D 、谷歌
答案：B
9、（单选，10分）在步态识别时，由于目标的阴影随着目标一起移动，会增加识别困难度。 A 、正确
B 、错误答案：A
10、（单选，10 分）人体的轮廓图像不会对步态识别产生影响。
A 、正确
B 、错误
答案：B
人工智能技术与应用（练习四：虹膜识别）
1、（单选，10分）下列哪一项不是虹膜识别的优点？（） A 、非接触性
B 、防伪性
C 、稳定性
D 、抗干扰性
答案：D
2、（单选，10分）下列哪一项技术最不可能用到虹膜识别？（） A 、金融安全
B 、垃圾分类
C 、智能终端
D 、机器人
答案：B
3、（单选，10分）下列哪一项不是虹膜识别的性能评价指标？（） A 、排他性
B 、适应能力
C 、精确性
D 、速度
答案：A
4、（单选，10分）下列哪一项内容不是提升虹膜识别隐私防护能力的方法？（） A 、制定各类隐私保护标准
B 、规范虹膜数据的使用方法
C 、建立虹膜数据交易所
D 、提升网络安全意识
答案：C
5、（单选，10分）下列哪一项不是生物识别技术？（） A 、指纹识别
B 、复杂密码
C 、人脸识别
D 、虹膜识别
答案：B
6、（单选，10分）
JOHNDAUGMA在N哪一年实现了第一个高性能的自动虹膜识别原型系统？（）
A 、1993
B 、1987
C、1991
D、1885
答案：A
7、（单选，10分）虹膜识别的图像预处理过程不包括下列哪一个？（） A 、虹膜定位
B 、虹膜图像归一化
C 、图像增强
D 、虹膜边界确认
答案：D
8、（单选，10分）人眼睛的外观图不包括下列哪一个组织？（） A 、巩膜
B 、虹膜
C 、玻璃体
D 、瞳孔
答案：C
9、（单选，10分）虹膜识别一定比指纹识别安全性高
A 、正确
B 、错误答案：B
10、（单选，10 分）
虹膜识别的过程是：虹膜图像的获取-＞图像预处理-＞分类-＞特征提取与编码
A 、正确
B 、错误
答案：B
人工智能技术与应用（练习五：语音识别）
1、（单选，10分）
世界上第一个能识别10 个英文数字发音的识别实验系统是哪个机构研制的（）
A 、IBM
B 、微软
C 、美国电报电话公司贝尔实验室
D 、英特尔
答案：C
2、（单选，10分）
1986 年，语音识别作为我国哪个科技计划的研究课题被列出（）
A 、核高基
B 、863 计划
C、973 计划
D 、重点研发计划答案：B
3、（单选，10分）以下哪个操作是语音处理中预处理阶段的任务（） A 、特征提取
B 、模式匹配
C 、语言处理
D 、语音分帧答案：D
4、（单选，10分）以下哪个是对声波进行特征提取后的输出（）
A 、整形值
B 、小数值
C 、对数
D 、多维向量
答案：D
5、（单选，10分）模式匹配依赖于以下哪种模型库（）
A 、语音模型库
B 、语义模型库
C 、语速模型库
D 、语言模型库
答案：A
6、（单选，10分）每个人的声音都不一样，是以下哪种因素决定了这一点（） A 、颅骨的形状
B 、身体的密度
C 、体内的电解质
D 、声道的形状
答案：D
7、（单选，10分）语音处理中模式识别的目的是（） A 、滤掉背景噪音
B 、识别发音对应的单字、单词或句子
C 、确定功率谱中的包络
D 、提取声学特征
答案：B
8、（单选，10分）以下哪个不是语音识别技术的应用场景（） A 、入侵检测
B 、语音合成
C 、语音翻译
D 、智能客服答案：A
9、（单选，10分）
语音识别包括预处理、特征提取、基于语音模型库下的模式匹
基于语言模型库下的语言配、处理等四个步骤。
A 、正确
浅析人工智能中的图像识别技术 本文从网络收集而来，上传到平台为了帮到更多的人，如果您需要使用本文档，请点击下载按钮下载本文档（有偿下载），另外祝您生活愉快，工作顺利，万事如意！ 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。文章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科技的一个重要领域。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。 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
人工智能与语言识别 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。本文针时语音识别的特点，对BP神经网络在语音识别技术中的应用进行了探索性研究，进而结合人工智能领域较为有效的方法——遗传(GA)算法。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：语言识别；神经网络；遗传算法；BP网络 Artificial Intelligence and Speech Recognition 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. This paper mainly studies the application of the BP neural network in the research of speech recognition.The training speed can be accelerated by the method and the recognition performance is also promoted． Key words:speech recognition;neural network;genetic algorithm;BP network 正文 一、语言识别的概述 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。 二、语言识别的基本原理 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。现代语音识别技术以神经网络为主要发展趋势，进入20世纪90年代以来，神经网络已经成为语音识别的一条重要途径。人工神经网络(ANN)是采用大量的简单处理单元广泛连接起来构成的一种复杂信息处理网络。网络的训练学习是应用一系列输入矢量，通过已确定的算法逐步调整网络的权值，最终达到期望的目标。BP神经网络是神经网络中前向神经网络的核心部分，BP算法的学习过程由信号的正向传播和误差的反向传播组成。大部分基于神经网络的语音识别系统实现识别功能都要经过从特征参数提取到应用识别算法进行识别的过程。 三、语音识别中的BP网络构造
人工智能与模式识别 摘要：信息技术的飞速发展使得人工智能的应用围变得越来越广，而模式识别作为其中的一个重要方面，一直是人工智能研究的重要方向。在介绍人工智能和模式识别的相关知识的同时，对人工智能在模式识别中的应用进行了一定的论述。模式识别是人类的一项基本智能，着20世纪40年代计算机的出现以及50年代人工智能的兴起，模式识别技术有了长足的发展。模式识别与统计学、心理学、语言学、计算机科学、生物学、控制论等都有关系。它与人工智能、图像处理的研究有交叉关系。模式识别的发展潜力巨大。 关键词：模式识别；数字识别；人脸识别中图分类号； Abstract: The rapid development of information technology makes the application of artificial intelligence become more and more widely. Pattern recognition, as one of the important aspects, has always been an important direction of artificial intelligence research. In the introduction of artificial intelligence and pattern recognition related knowledge at the same time, artificial intelligence in pattern recognition applications were discussed.Pattern recognition is a basic human intelligence, the emergence of the 20th century, 40 years of computer and the rise of artificial intelligence in the 1950s, pattern recognition technology has made great progress. Pattern recognition and statistics, psychology,
信息学院 《人工智能及其应用》课程论文题目：基于神经网络的语音信号识别 作者黄超班级自动08-1BF班 系别信息学院专业自动化 完成时间 2011.6.12
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．对BP神经网络在语音识别技术中的应用进行了探索性研究， 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 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．It is not the overall description of human brain，but the abstract，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.
人工智能技术与应用（练习一：骨骼识别） 1、（单选，10分）单人骨骼识别不需要包含如下处理过程（） A 、关键点区分 B 、关键点检测 C 、关键点串联 D 、结果输出 答案：A 2、（单选，10分）以下哪项不属于目前常用的人体骨架关键点的定义方式（） A 、18 个关键点 B 、14 个关键点 C、25 个关键点 D、7 个关键点 答案：D 3、（单选，10分） 以下哪种环境/ 条件有助于提升人体骨骼识别的准确率（） A 、肢体遮挡 B 、光照良好 C 、观察视角变化 D 、衣服包裹严实 答案：B 4、（单选，10分）人体骨骼识别与哪项技术的关联程度最低（） A 、区块链技术 B 、视频采集技术 C 、图像处理技术 D 、人工智能相关技术 答案：A 5、（单选，10分）以下哪项不是骨骼识别系统包含的功能（） A 、图像采集 B 、图像预处理 C 、图像模糊化 D 、骨骼关键点识别 答案：C 6、（单选，10分）以下哪项不属于造成多人骨骼识别较单人骨骼识别更具挑战的因素（） A 、关键点区分性弱 B 、背景中的局部区域容易混淆 C 、人与人的重叠 D 、需串联的关键点个数增多 答案：D
7、（单选，10分）当前的骨骼识别技术不适用于以下哪个应用场景（） A 、身份认证 B 、视频监控 C 、体感游戏 D 、运动员辅助训练答案：A 8、（单选，10分） 8. 以下哪家公司不属于人体骨骼识别领域的代表企业（） A 、商汤科技 B 、旷视科技 C 、携程旅行网络科技 D 、凌感科技 答案：C 9、（单选，10分）人的头颈、肩部、手肘关节、手腕关节、髋关节、膝关节等可作为人体骨骼关键点。 A 、正确 B 、错误 答案：A 10、（单选，10 分）在自顶向下方法中，人体目标检测需要用方框标记出一块尽可能大的区域。 A 、正确 B 、错误 答案：B 人工智能技术与应用（练习二：人脸识别） 1、（单选，10分） 以下哪项不是人脸识别系统包含的功能（） A 、图像采集 B 、图像预处理 C 、图像模糊化 D 、匹配比对 答案：C 2、（单选，10分） 未来人脸识别的个人隐私防护不包含（） A 、随意授权自己的人脸信息 B 、立法保障“脸权” C 、规范化人脸数据的使用方法 D 、打击隐私泄露行为 答案：A 3、（单选，10分） 以下哪项不属于生物识别技术（） A 、人脸识别 B 、车牌识别 C 、掌纹识别 D 、语音识别 答案：B
人工智能语音识别发展报告Report of Artificial I ntelligence Development
目录 1.语音识别 (3) 1.1.语音识别概念 (3) 1.2.语音识别发展历史 (4) 1.3.人才概况 (6) 1.4.论文解读 (8) 1.5.语音识别进展 (173)
语音识别 1.语音识别 1.1.语音识别概念 语音识别是让机器识别和理解说话人语音信号内容的新兴学科，目的是将语 音信号转变为文本字符或者命令的智能技术，利用计算机理解讲话人的语义内容， 使其听懂人类的语音，从而判断说话人的意图，是一种非常自然和有效的人机交流方式。它是一门综合学科，与很多学科紧密相连，比如语言学、信号处理、计算机科学、心理和生理学等[8]。 语音识别首先要对采集的语音信号进行预处理，然后利用相关的语音信号处 理方法计算语音的声学参数，提取相应的特征参数，最后根据提取的特征参数进行 语音识别。总体上，语音识别包含两个阶段：第一个阶段是学习和训练，即提取语音 库中语音样本的特征参数作为训练数据，合理设置模型参数的初始值，对模型各个参 数进行重估，使识别系统具有最佳的识别效果；第二个阶段就是识别，将待识别语音信 号的特征根据一定的准则与训练好的模板库进行比较，最后通过一定的识别算法得出识 别结果。显然识别结果的好坏与模板库是否准确、模型参数的好坏以及特征参数的选择 都有直接的关系。 实际上，语音识别也是一种模式识别，其基本结构如下图所示。和一般模式 识别过程相同，语音识别包括如图所示3 个基本部分。实际上，由于语音信息的复 杂性以及语音内容的丰富性，语音识别系统要比模式识别系统复杂的多。 图 6-1 语音识别系统框架 其中，预处理主要是对输入语音信号进行预加重和分段加窗等处理，并滤除其 中的不重要信息及背景噪声等，然后进行端点检测，以确定有效的语音段。特征参数 提取是将反映信号特征的关键信息提取出来，以此降低维数减小计算量，
人工智能技术及其发展趋势 1.下列选项中，不属于生物特征识别技术的是（）。（3.0分） A.步态识别 B.声纹识别 C.文本识别 D.虹膜识别 2.（）是自然语言处理的重要应用，也可以说是最基础的应用。（ 3.0分） A.文本识别 B.机器翻译 C.文本分类 D.问答系统 3.（）是人工智能的核心，是使计算机具有智能的主要方法，其应用遍及人工智能的各个领域。（3.0分） A.深度学习 B.机器学习 C.人机交互 D.智能芯片
4.生物特征识别技术不包括（）。（3.0分） A.体感交互 B.指纹识别 C.人脸识别 D.虹膜识别 5.（）是通过建立人工神经网络，用层次化机制来表示客观世界，并解释所获取的知识，例如图像、声音和文本。（3.0分） A.深度学习 B.机器学习 C.人机交互 D.智能芯片 6.下列对人工智能芯片的表述，不正确的是（）。（3.0分） A.一种专门用于处理人工智能应用中大量计算任务的芯片 B.能够更好地适应人工智能中大量矩阵运算 C.目前处于成熟高速发展阶段 D.相对于传统的CPU处理器，智能芯片具有很好的并行计算性能
7.立体视觉是（）领域的一个重要课题，它的目的在于重构场景的三维几何信息。（3.0分） A.人机交互 B.虚拟现实 C.自然语言处理 D.计算机视觉 8.（）是指直接通过肢体动作与周边数字设备和环境进行交互。（3.0分） A.体感交互 B.指纹识别 C.人脸识别 D.虹膜识别 9.关于专用人工智能与通用人工智能，下列表述不当的是（）。（3.0分） A.人工智能的近期进展主要集中在专用智能领域 B.专用人工智能形成了人工智能领域的单点突破，在局部智能水平的单项测试中可以超越人类智能 C.通用人工智能可处理视觉、听觉、判断、推理、学习、思考、规划、设计等各类问题 D.真正意义上完备的人工智能系统应该是一个专用的智能系统
1.下列选项中，不属于生物特征识别技术的是（）。（10.0分） A.步态识别 B.声纹识别 C.文本识别 D.虹膜识别 我的答案：C√答对 2.生物特征识别技术不包括（）。（10.0分） A.体感交互 B.指纹识别 C.人脸识别 D.虹膜识别 我的答案：A√答对 3.立体视觉是（）领域的一个重要课题，它的目的在于重构场景的三维几何信息。（10.0分） A.人机交互 B.虚拟现实 C.自然语言处理 D.计算机视觉 我的答案：D√答对 4.下列对人工智能芯片的表述，不正确的是（）。（10.0分）
A.一种专门用于处理人工智能应用中大量计算任务的芯片 B.能够更好地适应人工智能中大量矩阵运算 C.目前处于成熟高速发展阶段 D.相对于传统的CPU处理器，智能芯片具有很好的并行计算性能 我的答案：C√答对 1.目前，深度学习主要包括（）。（10.0分）） A.前馈神经网络 B.卷积神经网络 C.循环神经网络 D.对抗神经网络 我的答案：ABCD√答对 2.关于人工智能，下列表述正确的有（）。（10.0分）） A.计算机科学的一个分支 B.试图揭示人类智能的实质和真相 C.以模拟人类智能的方式去赋能机器 D.使机器能够模拟人类的智能进行学习、思维、推理、决策和行动 我的答案：ABCD√答对 1.神经网络的训练过程不需要人工标记的样本数据集。（10.0分）我的答案：错误√答对
2.机器人一般由执行机构、驱动装置、检测装置、控制系统和复杂机械等组成，涉及到控制论、机械电子、计算机、材料、仿生等学科，在工业、医学、农业、建筑业甚至军事等领域中均有重要用途。（10.0分） 我的答案：正确√答对 3.自然语言处理是一门融语言学、计算机科学、数学于一体的科学。（10.0分）我的答案：正确√答对 4.卷积神经网络是一种常用来处理具有网格结构拓扑数据的神经网络，如处理时序数据和图像数据等，广泛应用于人脸识别、物品识别等领域。（10.0分） 我的答案：正确√答对
语音识别技术综述 The summarization of speech recognition 张永双 苏州大学 摘要 本文回顾了语音识别技术的发展历史，综述了语音识别系统的结构、分类及基本方法，分析了语音识别技术面临的问题及发展方向。 关键词：语音识别；特征；匹配 Abstact This article review the courses of speech recognition technology progress ,summarize the structure,classifications and basic methods of speech recognition system and analyze the direction and the issues which speech recognition technology development may confront with. Key words: speech recognition;character;matching 引言 语音识别技术就是让机器通过识别和理解过程把语音信号转变为相应的文本或命令的高技术。语音识别是一门交叉学科，所涉及的领域有信号处理、模式识别、概率论和信息论、发声机理和听觉机理、人工智能等等，甚至还涉及到人的体态语言（如人民在说话时的表情手势等行为动作可帮助对方理解）。其应用领域也非常广，例如相对于键盘输入方法的语音输入系统、可用于工业控制的语音控制系统及服务领域的智能对话查询系统，在信息高度化的今天，语音识别技术及其应用已成为信息社会不可或缺的重要组成部分。 1.语音识别技术的发展历史 语音识别技术的研究开始二十世纪50年代。1952年，AT&Tbell实验室的Davis等人成功研制出了世界上第一个能识别十个英文数字发音的实验系统：Audry系统。
月日第周星期总第课时 第24课人工智能的应用 【教材分析】 在我们的生活中很多领域已经在使用人工智能产品。本课主要介绍了人工智能在生活中的一些具体的应用，让学生体验人工智能的应用、了解其原理，为后面设计创作简单的人工智能作品打下基础。 【学情分析】 本节课的教学对象是六年级的学生，他们之前已经对什么是人工智能以及人工智能发展史有了初步的了解，对生活中一些人工智能产品也有一些感知。在本课教学中可以发挥学生的主观能动性，让学生通过动手实践，自主探究，感受人工智能对生活带来的便利，为后面学习使用xDing软件编写程序，实现人工智能的应用作好铺垫。 【教学目标与要求】 1.了解人工智能在生活中的具体应用，感受智能识别对生活和学习的作用，产生并保持学习的兴趣。 2.在尝试识别未知音乐和图片中文字的过程中，能够根据需要，主动地运用相应的智能识别软件处理问题，并在小组中进行知识分享与创新创造。 3.通过对智能识别和具体的应用的深入了解，提高探究能力，保持学习兴趣。 【教学重点与难点】 重点：了解人工智能在生活中的一些具体的应用。 难点：学会使用音乐识别软件和OCR文字识别软件，能说出其优点和不足。 【教学方法与手段】 方法：通过视频激发学生的学习兴趣，教学过程中采用任务驱动教学方法，将自主探究和小组合作学习形结合，重点培养学生对人工智能的兴趣和探究热情。 手段：多媒体教学网络、教师演示与学生操作相结合。 【课时安排】 安排1课时。
【教学过程】 一、导入 1. 同学们，你们打电话时，一般如何拨号呢？ 学生回答。 2. 数字拨号看来是最常用的方式，接下来老师用的方法和你们的有点不一样哦。教师使 用手机里的语音识别功能进行拨号并通话。 3. 现在我们的身边有很多与人工智能相关的应用，它们改善了我们的生活质量，今天就让我们一起来了解一下吧！ 板书：人工智能的应用 【设计意图】通过一个简单的实际应用操作，将抽象的语音识别技术变得具体化、生活化，让学生明白人工智能也并非是高不可攀的，它就在我们身边。从而调动学生的积极性，增强学生的参与性。 二、新授 1. 语音识别技术。 （1）刚才我们使用语音来帮助我们拨号，使用的就是人工智能中的语音识别技术。语音识别技术，也被称为自动语音识别（Automatic Speech Recognition，简称ASR），其目标是将人类的语音中的词汇内容转换为计算机可读的输入，例如按键、二进制编码或者字符序列。 2. 体验QQ音乐的听歌识曲功能。 （1）播放一段音乐，让学生猜猜叫什么名字？ 学生思考、汇报。 同学们，你们有什么好方法可以快速获知这首歌的名字吗？ 学生简单交流、汇报。 （2）体验QQ音乐的听歌识曲功能。 下载QQ音乐软件，利用其中的语音识别功能快速准确识别未知的音乐，感受其神奇的功能。
语音识别改进方法及难点分析 ——《模式识别》结课小论文 学院：化工与环境学院 学号：2120151177 姓名：杜妮
摘要：随着计算机技术的不断发展，人工智能程度也越来越高，作为人工智能的一部分——模式识别也在模型和算法上愈发成熟。本文根据近105年文献，分析最新声音识别的方法和应用。 关键字：模式识别声音识别方法应用 随着人工智能的迅速发展，语音识别的技术越来越成为国内外研究机构的焦点。人们致力于能使机器能够听懂人类的话语指令，并希望通过语音实现对机器的控制。语音识别的研究发展将在不远的将来极大地方便人们的生活。 语音识别大致的流程包括：特征提取、声学模型训练、语音模型训练以及识别搜索算法。作为一项人机交互的关键技术，语音识别在过去的几十年里取得了飞速的发展，人们在研究和探索过程中针对语音识别的各部流程进行了各种各样的尝试和改造，以期发现更好的方法来完成语音识别流程中的各步骤，以此来促进在不同环境下语音识别的效率和准确率。本文通过查阅近10年国内外文献，分析目前语音识别流程中的技术进展和趋势，并在文章最后给出几项语音识别在日常生活中的应用案例，从而分析语音识别之后的市场走势和实际利用价值。 一、语音识别的改进方法 (一)特征提取模块改进 特征提取就是从语音信号中提取出语音的特征序列。提取的语音特征应该能完全、准确地表达语音信号，特征提取的目的是提取语音信号中能代表语音特征的信息，减少语音识别时所要处理的数据量。语音信号的特征分析是语音信号处理的前提和基础，只有分析出可以代表语音信号本质特征的参数，才能对这些参数进行高效的语音通信，语音合成，和语音识别等处理，并且语音合成的好坏，语音识别率的高低，也都取决于语音特征提取的准确性和鲁棒性。目前，针对特定应用的中小词汇量、特定人的语音识别技术发展已较为成熟，已经能够满足通常应用的要求，并逐步投入了实用。而非特定人、大词汇量、连续语音识别仍是
人工智能 人工智能（Artificial Intelligence ），英文缩写为AI 。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。 人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的 实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言 识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。 人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应 用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。人工智能 可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工 智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等， 总的说来，人工智能研究的一个主 要目标是使机器能够胜任一些 通常需要人类智能才能完成的 复杂工作。 实际应用 机器视觉，指纹识别，人脸识别，视 网膜识别，虹膜识别，掌纹识别，专 家系统，自动规划，智能搜索，定理 证明，博弈，自动程序设计，智能控 制，机器人学，语言和图像理解，遗 传编程等。 技术研究 用来研究人工智能的主要物质基础以及能够实现人工智能技术平台的机器就是计算机，人工智能的发展历史是和计算机科学技术的发展史联系在一起的。除了计算机科学以外，人工智能还涉及信息论、控制论、自动化 、仿生学、生物学、心理学、数理逻辑、语言学、 医学和哲学等多门学科。人工智能学科研究的 主要内容包括：知识表示、自动推理和搜索方 法、机器学习和知识获取、知识处理系统、自 然语言理解、计算机视觉、智能机器人、自动 程序设计等方面。
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
人工智能技术及其发展趋势 一、单选题 1.下列选项中，不属于生物特征识别技术的是（）。（分） A.步态识别 B.声纹识别 C.文本识别 D.虹膜识别 我的答案：C √答对 2.（），中共中央政治局就人工智能发展现状和趋势举行第九次集体学习。（分） 年3月15日 年10月31日 年12月31日 年1月31日 我的答案：B √答对 3.（）是自然语言处理的重要应用，也可以说是最基础的应用。（分） A.文本识别 B.机器翻译 C.文本分类 D.问答系统 我的答案：C √答对 4.关于专用人工智能与通用人工智能，下列表述不当的是（）。（分） A.人工智能的近期进展主要集中在专用智能领域 B.专用人工智能形成了人工智能领域的单点突破，在局部智能水平的单项测试中可以超越人类智能 C.通用人工智能可处理视觉、听觉、判断、推理、学习、思考、规划、设计等各类问题 D.真正意义上完备的人工智能系统应该是一个专用的智能系统 我的答案：D √答对 5.下列对人工智能芯片的表述，不正确的是（）。（分） A.一种专门用于处理人工智能应用中大量计算任务的芯片 B.能够更好地适应人工智能中大量矩阵运算 C.目前处于成熟高速发展阶段 D.相对于传统的CPU处理器，智能芯片具有很好的并行计算性能 我的答案：C √答对 6.生物特征识别技术不包括（）。（分） A.体感交互 B.指纹识别 C.人脸识别 D.虹膜识别 我的答案：A √答对 7.立体视觉是（）领域的一个重要课题，它的目的在于重构场景的三维几
何信息。（分） A.人机交互 B.虚拟现实 C.自然语言处理 D.计算机视觉 我的答案：D √答对 8.（）是人工智能的核心，是使计算机具有智能的主要方法，其应用遍及人工智能的各个领域。（分） A.深度学习 B.机器学习 C.人机交互 D.智能芯片 我的答案：B √答对 9.（）是通过建立人工神经网络，用层次化机制来表示客观世界，并解释所获取的知识，例如图像、声音和文本。（分） A.深度学习 B.机器学习 C.人机交互 D.智能芯片 我的答案：A √答对 10.（）是指直接通过肢体动作与周边数字设备和环境进行交互。（分） A.体感交互 B.指纹识别 C.人脸识别 D.虹膜识别 我的答案：A √答对 二、多选题 1.计算机视觉或机器视觉就是研究用计算机来模拟人类视觉或灵长类动物视觉的一门科学，由图像数据来产生视野环境内有用符号描述的过程，主要研究内容包括（）。（分）） A.图像获取 B.图像处理 C.图像分析 D.图像识别 我的答案：ABCD √答对 2.指纹识别是通过（）等物理传感器获取指纹图像，经过数据处理进行分析判别。（分）） A.光 B.电 C.力 D.热 我的答案：ABCD √答对 3.目前，深度学习主要包括（）。（分））
月日第周星期总第课时 第26课语音识别 【教材分析】 本课是人工智能模块的最后一课。本课是一个实践活动，应用计算思维，结合xDing软件AI模块来解决生活中的问题。 首先提出问题——如何实现语音控制。xDing软件中AI选项中有“智能语音输入”模块。通过该模块可以向开源机器人“小丁”发出语音指令。 然后解决问题——“小丁”怎样才能“听懂”语音指令？教材中指引学生用“如果”条件语句进行指令判断，然后根据语音指令写出不同执行方式。 最后总结验证——运行程序，并通过话筒发出指令，观察舵机运行状况。根据舵机转动情况调整程序让“小丁”能“听懂”更多语音指令。 【学情分析】 六年级学生经过本单元前3课的学习已经对人工智能的定义、发展、分类有了初步的了解。对于xDing软件中AI模块中的控件的应用也有了使用经验。 【教学目标与要求】 1.通过数字化学习方式了解现实生活中语音识别的意义。 2.通过硬件搭建和xDing软件编程制作语音控制的门，培养学生计算思维。 3.尝试利用编程和语音识别技术实现更细致的舵机控制，培养创新意识。 【教学重点与难点】 重点： 1.掌握使舵机摇臂模拟开关门的算法。 2.学会使用xDing软件实现语音控制舵机开关门的编程操作。 难点：体验用计算思维解决生活中的实际问题的方法，尝试利用语音识别技术进行控制舵机的编程。 【教学方法与手段】 方法：通过提问激发学生的学习动机，教学过程中采用了任务驱动法进行教学，将自主探究和小组合作学习相结合，重点培养学生对应用xDing软件实现人工智能的兴趣，提高学生编程热情。 手段：多媒体教学课件、教师演示与学生操作相结合。
【课时安排】 安排1课时。 【教学过程】 一、导入 1. 播放语音识别相关视频，让学生欣赏。 2. 讨论所看到的画面介绍了什么知识？ 3. 现实生活中语音识别有哪些实际应用？未来语音识别可能会帮助人们做什么？ 4. 小问号看了以后也想要设计一个“听话”的门。小博士说xDing软件中的人工智能模块可以帮助他实现。同学们觉得应该利用哪些控件帮助小问号实现梦想？ 板书：语音识别 【设计意图】观看视频了解人工智能正在步入人们的生活之中。特别是语音识别技术越来越成熟，被广泛应用在翻译、门禁等领域。 二、新授 1. 硬件搭建。 （1）舵机接上白色摇臂代表门的开关状态。 舵机是一种位置（角度）伺服的驱动器，适用于那些需要角度不断变化并可以保持的控制系统，在很多玩具中都有使用。 （2）将白色摇臂按照垂直于舵机最长边的方向固定好（这里代表舵机0度）。 （3）用数据线连接开源机器人“小丁”和舵机。 舵机连接线“棕”“红”“橘”，与开源机器人舵机接口1“黑”“红”“黄”相对应。 （4）用USB数据线将开源机器人与电脑连接起来并安装固件。 【设计意图】硬件有固定的连接方法，这里必须通过课件或者教师演示把固定接法讲述清楚，特别是接口号和后面编程时选择的号码要一一对应。 2.编写程序。 （1）设置初始角度。 我们先把门先关上，找找看哪个控件可以帮我们设置好关门的初始状态？
236 ?电子技术与软件工程 Electronic Technology & Software Engineering 人工智能 ? Artificial Intelligence 【关键词】计算机 人工智能识别技术 实践应 用计算机人工智能识别技术是以计算机技术作为核心基础，逐渐衍生出来的一种新兴技术。计算机人工智能识别技术最为显著的特征就是应用范围广、具有一定高端性，当前已经被普遍应用在智能机器人领域、图像识别领域以及语音识别领域等。在计算机技术研究领域，未来计算机人工智能识别技术将具有更加广阔的发展空间，通过科学应用好该项技术，能够有效模拟人类思维和意识，并借助计算机程序充分展现出人类大脑思维，为人工智能核心功能提供有效输入。 1 计算机人工智能识别技术的主要类型 当前在计算机人工智能识别技术研究工作中，该项技术按照生命体特征可以划分为两种类型，一种是有着生命特征的生命识别技术，而另外一种则是不具有生命体特征的无生命识别技术。相关工作人员在实践应用计算机人工智能识别技术时，必须根据实际工作发展情况合理采用对应类型的人工智能识别技术，最大程度提高工作质量和效率。1.1 有生命人工智能识别技术 有生命人工智能识别技术实质是指与人体生命特征存在一定关联的技术。在计算机人工智能识别技术研究领域中，有生命人工智能识别技术被应用在三个不同工作领域中：1.1.1 语音识别 语音识别技术工作原理是基于对识别者自身发出声音的科学有效识别，正确判断出声音是否属于对应的人。众所周知，在实际生活中不同人会发出不一样的声音，通过运用人工 人工智能识别技术及其应用 文/刘嘉瑞 智能语音识别技术能够对人体发出声音的音色、音调以及印制展开深入分析和研究，从不同方面有效判断辨识出声音属于对应之人的身份。 1.1.2 指纹识别 人工智能指纹识别技术在实践应用中，其工作原理是通过对人体指纹展开智能识别，最终正确判断识别出指纹所属的对应的人，从而满足实际需求。人工智能指纹识别技术是基于每个人的指纹都是不一样的，在指纹识别技术辅助应用下能够进行精确的身份验证。1.1.3 人脸识别 人工智能人脸识别技术是基于对人的脸部展开智能识别，对人的脸部不同结构特征进行科学合理检验，最终明确判断识别出检验者的实际身份。如图1所示，为人脸识别技术图解。 1.2 无生命识别技术 无生命识别技术实质是指与人体生命特征不存在任何关联的技术，该项技术也主要包 括了三种： 1.2.1 射频识别技术 这一技术是利用符号识别技术工作原理进行的，在电磁波技术的支撑下对相应目标进行验证，以对对象进行跟踪识别，从而满足人们的实际工作要求。1.2.2 智能卡技术 在目前人工智能识别技术中，通过有效应用智能卡技术可以进行高效准备的识别。智 能卡技术的优点在于能够独立运算、自主工作，该项技术与计算机系统相结合，经过数据收集、管理与验证等一系列操作，完成对不同事物的科学有效验证。 1.2.3 条形码识别技术 在人们实际生活中，接触最多的人工智能识别技术可能就是条形码识别技术。这一技术利用智能设备扫描条形码以获取相关信息并进行识别。扫描条形码中所获得的一系列信息能够有效满足人们的工作需求。如图2所示，为条形码识别技术运行原理图。 图1：人脸识别技术图解 图2：条形码识别技术运行原理