简介：摘 要 本文以教思考、教体验、教表达的“三教”理念，引领《3D One AI语音识别编程探究》教学课例，简述高中课堂信息技术教学培育学生核心素养的体会：激发学生兴趣，体验知识内涵；核心问题引领，促进学生编程中的计算思维；引导表达交流，提升社会信息责任，促进学生核心素养的培育。

简介：多媒体应用时代的到来，各项新技术应运而生，一直在被研究的语音识别技术也被更加广泛地应用在实际生活中。本文简单介绍和分析了语音识别技术原理，并且通过应用windows7的语音识别系统，使读者对语音识别技术有进一步的认识了解。

简介：摘要本文简要介绍了语音识别技术理论基础及分类方式，所采用的关键技术以及所面临的困难与挑战，最后讨论了语音识别技术的发展前景和应用。

简介：摘要语音识别最为人机交互的重要技术，成为人工智能领域研究的重点，具有重要的研究意义跟广泛的应用前景。本文简要阐述了语音识别的发展、原理、过程。

简介：摘要：语音是人类最直接的交流方式，在人与人之间的交流过程中通过语音表达自身的情绪。不同语言表达的情感有不同的情感特征，但某种情况下也存在相似的情感特征。该研究从预处理、预加重、分帧与加窗、端点检测技术等方面对语音情感识别进行了综述，目的利用这部分驱动模型学习，获得情感判别性，提升语音情感识别的泛化性。

简介：摘要：《中国教育现代化 2035》对中小学创新能力、人工智能教育、信息素养培养提出了若干要求，加快信息化教育的变革。虽然从国家层面我们非常重视，但是由于起步较晚，总体来说对于青少年人工智能编程教育的实践与研究还是处于比较初级的阶段。在小学六年级阶段有效开展人工智能的课程，是帮助学生在观察实践学习中，形成创新思维的重要途径。我们组进行了基于 Kittenblock的六年级智能语音控制系统编程教学思考与实践。

简介：语音识别技术近年来得到了飞速的发展并且在越来越多的领域得到了广泛的应用。隐马尔可夫模型（HMM）语音识别技术是一种基于训练数据提供的概率自动构造识别系统的技术，主要用于大量词汇的语音识别，而且具有良好的识别性能和抗噪性能。因此，一般的语音识别系统都采用基于HMM的识别方法作为其基本算法。本文列举了语音识别在教学中的应用示例来分析其基本算法。

简介：

简介：摘要：在科技日新月异的今天，人工智能（AI）已经渗透到我们生活的方方面面。其中，AI语音识别作为人机交互的重要手段，其技术进步和应用拓展尤为引人瞩目。它不仅让智能手机、智能音箱等设备变得更加聪明，还广泛应用于安防、医疗、教育等众多领域，极大地提升了效率和便利性。本文将深入探索AI语音识别的奥秘，解析其工作原理，展示其最新发展，以及展望其未来可能带来的变革。

简介：摘要：在当前的发展阶段下，产业升级转型正在不断推进，在此背景下，人工智能技术获得了很大的发展，人工智能技术作为信息技术高度发展的产物，能够在社会生产生活中发挥重要的作用。目前人工智能技术已经被广泛的应用于各个行业领域中，相关技术的应用在转变产业发展方式，提升生产效率方面发挥了重要的作用。目前来看，在人工智能领域，语音识别技术发展较快，且技术也较为成熟，已经进入到了商业应用阶段，基于语音识别技术的智能语音机器人也被实际投入应用，并在应用的过程中展示出了较为明显成本优势以及效率优势。基于以上认识，本文从语音识别技术的概念出发，结合现阶段语音识别的实现难点，探讨语音识别技术在智能语音机器人中的应用要点以及应用实践，希望该研究能够能够为语音识别技术的实际应用提供一定的参考。

简介：摘要：通过对管制运行的实际情况分析，管制员在管制过程中能够掌握不同时刻航班的运行情况，掌握管制员语音通话的实时信息，并在此基础上作出相应及时指挥，从而有效保证管制运行的安全。本文将对基于语音识别的管制语音通话分析技术展开研究。

简介：;自动语音识别(AutomaticSpeechRecognition）简称ASR是目前属于AI领域的一项十分重要的技术，伴随着人工智能的高速发展，智能化生活走向主流，ASR技术已经走进了人们的生活中的方方面面。先简要介绍了语音识别的发展、语音信号的接收，再重点阐述了ASR运行过程中相关的原理及方法和与ASR技术的基本算法使用语音信号的处理涉及的三大算法即朴素模式算法，KMP算法，及HMM算法。

简介：传统的语音识别方法,信噪比较低时识别率也较低。为了使语音识别更具有环境适应性、抗噪性,从非齐次隐马尔可夫模型(nonhomogeneousHiddenMarkovModel,HMM)出发,结合自适应函数链神经元网络,训练出适应环境变化的混合语音模型,并采用该混合模型进行语音识别。实验结果表明,该模型适用于含噪语音的识别,特别是在低信噪情况下,可以相对提高识别率。

简介：基于智能语音识别技术的应用已日渐渗入到生活的各个方面，并成为了不可缺少的部分，如语音助手，声控开关，声音识别等，可是，在语音技术迅猛发展的二十一世纪，是否有不足的地方，又该如何完善其功能，本文关于这些问题展开了论述。

简介：摘要：智能语音识别是理想的人机交互方式之一，它能够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。近年来，我国智能语音识别技术发展突飞猛进，取得了许多显著进步，并开始从实验室走向市场。随着国内智慧建设的大潮，智能语音识别技术与真实场景的结合应用已成为有价值的研究方向，其在信息化向智能化、智慧化方向发展，在提升使用降本增效能力等方面将表现出巨大的潜力。鉴于此，文章结合笔者的学习经验 ，对语音识别技术及应用研究提出了一些建议，仅供参考。

简介：摘 要 《深圳市生活垃圾分类管理条例》获广东省人大常委会批准，已于2020年9月1日起正式实施。对于还没接触或者接触但不熟悉垃圾分类的居民来说，很容易将生活垃圾错分类，同时在自主分类的时候也要花费不少时间。本文主要分析了智能垃圾分类的需求，通过运用现有技术解决目前遇到的问题，介绍了该设备的结构特点、工作原理、关键技术和使用效果等情况

简介：

简介：为便于指挥员使用指挥信息系统，提高指挥员的指挥效率，提出了语音识别指挥员喊话命令的方法。针对指挥员命令特点，从命令语音预处理、特征提取和模型训练与识别3个方面，研究了指挥员命令的语音识别算法。同时通过该算法使用MATLAB设计了一套命令识别系统，并对有、无噪声两种环境下命令识别进行试验。试验结果表明该系统的鲁棒性。

简介：摘要：在科技日新月异的今天，人工智能（AI）领域的进步尤为瞩目，而AI语音识别作为其中的关键技术，正以前所未有的速度突破与创新。从简单的命令控制到复杂的自然语言理解，AI语音识别已经深入到我们生活的方方面面，如智能家居、智能客服、语音助手等。这些应用的便利性不仅提升了生活质量，也推动了人机交互方式的革命。本文将深入探讨AI语音识别的最新突破，以及这些创新对未来的影响。

简介：摘要:本文主要研究了基于人工智能的语音合成和语音识别技术。语音合成是指将文本或符号转化为自然语言音频的过程，而语音识别则是将语音转化为文本或符号的过程。随着人工智能的迅速发展，语音合成和语音识别技术得到了广泛关注和研究。本文首先介绍了语音合成和语音识别的背景和意义，然后探讨了基于人工智能的语音合成和语音识别的方法和算法。在正文部分，分别对语音合成和语音识别进行了详细的分析和讨论，包括技术原理、主要应用以及存在的挑战和问题。最后，通过总结和回顾，提出了进一步研究和发展的方向。