第七期考核时间: 2024年11月9日 （9:00开始）
省直统考报名机构 报名机构地址：四川省成都市武侯区高朋大道5号B座401室 联系方式：邓佩佩 13981716500 大数据运行平台搭建、商业数据分析、大数据采集、大数据清洗、大数据分析、大数据应用开发、分布式数据库管理、人工智能图像识别、人工智能文本分析、人工智能语音识别。 报名截止日前请将相关纸质材料扫描后发送到邮箱：dengpeipei@scbigdata.org，逾期未报视为弃权。 扫描下方二维码获取考生报名资料，填写完成后请本人携带以下资料：申请表、承诺书、身份证原件、身份证复印件1份、2寸证件照1张、学历/学籍证明至四川省大数据产业联合会（四川省成都市武侯区高朋大道5号B座401室）。 收费标准：每人每科120元。缴费成功后，非政策性因素，不予退费。 人工智能语音识别是指通过计算机系统对人类语音信号进行分析、处理和理解的技术。它旨在将人类语音转换为可被计算机理解和处理的形式，以实现自动语音识别和语音交互等功能。 以下是关于人工智能语音识别的详细解析： 1. 定义与原理 定义：人工智能语音识别（Automatic Speech Recognition, ASR）是一种利用人工智能技术，将人类语音信号转换为文本或指令的技术。 原理：该技术首先通过麦克风等设备采集语音信号，然后将模拟语音信号转换为数字信号，并进行声学特征提取。这些特征能够反映语音信号的频谱、声调和能量等方面。接下来，利用隐马尔可夫模型（HMM）、深度神经网络（DNN）等模型对提取的特征进行匹配和识别，最终输出文本或执行相应指令。 2. 发展历程 语音识别技术的研究始于20世纪50年代，随着计算机技术和信号处理技术的不断发展，语音识别技术逐渐成熟并走向市场。在过去的几十年中，语音识别技术经历了从孤立词识别到连续语音识别，再到大规模词汇识别和非特定人识别的演变过程。当前，语音识别技术已经广泛应用于智能手机、智能家居、自动驾驶、医疗等多个领域。 3. 关键技术 特征提取：常用的特征包括梅尔频率倒谱系数（MFCC）、线性预测编码（LPC）和帧能量等。 模型匹配：主要采用隐马尔可夫模型（HMM）、深度神经网络（DNN）等模型进行特征匹配和识别。 语言模型：用于提高语音识别系统的准确性和流畅性，通过大量文本数据训练得到。 应用场景 语音助手：如Siri、小爱同学等，通过语音识别技术理解用户指令并提供相应的服务。 智能客服：在电商、银行等领域广泛应用，通过语音识别技术实现自动化客服服务。 语音搜索：用户可以通过语音输入关键词进行搜索，提高搜索效率和便捷性。 语音翻译：支持多种语言的实时翻译功能，在跨国交流、旅游等领域具有重要应用价值。 未来趋势 随着深度学习等技术的不断发展，语音识别技术的准确率和鲁棒性将进一步提高。语音识别技术将与更多领域相结合，推动智能家居、自动驾驶等产业的创新发展。语音识别技术也将更加注重用户体验和隐私保护，为用户提供更加安全、便捷的服务。 人工智能语音识别技术是一项重要的人工智能技术之一，它通过模拟人类听觉系统的工作原理实现对语音信号的分析、处理和理解，具有广泛的应用前景和巨大的市场潜力。
