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其实模式识别技术应用领域包括哪些的问题并不复杂，但是又很多的朋友都不太了解多媒体技术的主要用途是什么，因此呢，今天小编就来为大家分享模式识别技术应用领域包括哪些的一些知识，希望可以帮助到大家，下面我们一起来看看这个问题的分析吧！

本文目录

1. 多媒体技术的主要用途是什么
2. 智能科学与技术属于计算机类吗
3. 语音识别是什么
4. 人工智能语音识别系统可以用到客服/报警/抢救电话里面吗为什么

多媒体技术的主要用途是什么

多媒体技术通常的计算机应用系统可以处理文字、数据和图形等信息，而多媒体计算机除了处理以上的信息种类以外，还可以综合处理图像、声音、动画、视频等信息，开创了计算机应用的新。多媒体技术应用的意义在于：

1、使计算机可以处理人类生活中最直接、最普遍的信息，从而使得计算机应用领域及功能得到了极大的扩展。

2、使计算机系统的人机交互界面和手段更加友好和方便，非专业人员可以方便地使用和操作计算机。

3、多媒体技术使音像技术、计算机技术和通信技术三大信息处理技术紧密地结合起来，为信息处理技术发展奠定了新的基石。多媒体技术发展已经有多年的历史了，到目前为止声音、视频、图像压缩方面的基础技术已逐步成熟，并形成了产品进入市场，热门的技术如模式识别、MPEG压缩技术、虚拟现实技术逐步走向成熟，相信不久也会进入市场。

智能科学与技术属于计算机类吗

智能科学与技术专业是一个集智能技术、通信技术、计算机技术、控制技术为一体的多学科交叉、跨应用领域的新兴本科专业。课程设置：智能科学与技术专业除开设计算机专业的核心及平台课程外，开设的专业课程主要包括:智能科学技术导论(含脑科学、生命科学与认知科学)、人工智能原理、智能机器人、智能游戏、虚拟现实技术、模式识别、数据挖掘、仿真建模与MATLAB、自然语言处理、智能信息获取技术、智能管理等。升学与就业：以智能化为标志的现代信息社会，对智能科学与技术人才有着巨大的需求，就业前景十分广阔。

语音识别是什么

语音识别是十年来发展最快的技术之一，随着AI的不断发展，深度学习让语音识别技术得到了质的飞跃，开始从实验室走向市场，并逐步走到人们的生活中。我们现在所用的语音输入法，以及以语音为智能交互入口的智能家居，背后都涉及到语音识别技术。国内语言识别的领头羊毫无争议的是科大讯飞科技有限公司。

在我们人工智能专业里面，语言识别被分到自然语言处理领域，是一门交叉的、非常复杂的学科，需要具备生理学、声学、信号处理、计算机科学、模式识别、语言学、心理学等相关学科的知识，那么让我们先来看看语言识别的发展历程吧。

发展历程

语音识别的研究是个漫长而且艰难的过程，它的发展可以追溯到20世纪50年代，1952年贝尔实验室首次实现Audrey英文数字识别系统，这个系统当时可以识别单个数字0～9的发音，并且对熟人的准确度高达90％以上。

1971年美国国防部研究所（DARPA）赞助了五年期限的语音理解研究项目，推动了语音识别的一次大发展。DARPA在整个科技的发展过程中扮演了非常重要的角色，它专门给高科技研究项目提供资金支持，包括无人机、卫星等等。

在DARPA的支持下，IBM、卡内基梅隆大学（CMU）、斯坦福等学术界和工业界非常顶级的研究机构也都加入到语音识别的研究中去。

到了1980年，语音识别技术已经从从孤立词识别发展到连续词识别，当时出现了两项非常重要的技术：隐马尔科夫模型（HMM）、N-gram语言模型。

1990年，大词汇量连续词识别持续进步，提出了区分性的模型训练方法MCE和MMI，使得语音识别的精确度日益提高，尤其适用于长句子的情况下，与此同时，还提出了模型自适应方法MAP和MLLR。

在工业方面，剑桥推出首个开源的语音识别训练工具HTK，在商业方面，Nuance发布了首个消费级产品DragonDictate。

到了21世纪，随着深度学习的不断发展，神经网络之父Hinton提出深度置信网络（DBN），2009年，Hinton和学生Mohamed将深度神经网络应用于语音识别，在小词汇量连续语音识别任务TIMIT上获得成功。

技术原理

从20世纪80年始，现在语音识别采用模式识别的基本框架，分为数据准备、特征提取、模型训练、测试应用这4个步骤，在这里我们主要来讲解下模型训练和测试应用。

模型经过训练之后，一段待测的语音需要经过信号处理和特征提取，然后利用训练好的声学模型和语言模型，分别求得声学模型和语言模型得分，然后综合这2个得分，进行候选的搜索，最后得出语言识别的结果。

接下来我们来看下语言模型，语言模型的物理意义反映字词出现的先验概率，比如“郝”和“好”，这两个字发音相同，但“郝”相对于“好”来说，出现的概率较低，一般都会出现在姓氏里。

除此之外，语言模型的物理意义还在于反映词顺序是否符合语言习惯和反映词的语义信息。

了解了语言模型的物理意义，我们来看下语言模型的建模，传统语言模型采用N-gram的做法，语言模型是对文本序列的先验概率进行建模，用以下公式表示：

()=(12…w)=(1)(2│1)…(|(1:?1))

我们按照全概率空间展开，可以表示为第一个词出现的概率(1)乘以第一个词出现之后，第二个词的概率(2│1)，以此类推一直到第n个词。

对于这样一个全概率空间，我们对它进行N-阶马尔科夫假设，即每个词出现的概率只和最近的N个历史词有关，根据这样一个假设，上面表示先验概率中的每一项都可以做这样一个近似：

比如我们需要求1-阶马尔科夫假设，用以下公式即可很方便的算出结果：

在深度学习出现之后，逐渐出现了另一种语言模型——RNNLM。

RNNLM语言模型的流程，之前我们提到过先验概率可以按照全概率空间进行展开，我们对公式中间的每一项都采用同一种深度学习模型来建模，就可以表达成如下结构：

说完了语言模型建模，接下来我们来说下声学模型建模，给定了相应的文本序列之后，生成相应的语音，这是语音识别技术中最核心的也是最复杂的部分。

为了减少同音词的数据共享问题，首先我们会将文本序列转化成它的发音序列，做这一步的目的就是加强建模单元的共享性。

在我们对每一个发音单元，比如“xue”里面的韵母做建模的时候，我们的语音具有不定长的特性，我们说的快和说的慢的时候，语音帧的时长是不一样的，对于这种不定长的语音建模，这个时候就需要引入HMM模型。

HMM模型每一个语音帧让我们的每一个语音帧都对应到HMM模型中的每一个状态，不论多长的语音都能够表达为HMM模型的一个状态序列。

最后只要将HMM模型中的序列和我们语音中的每一帧进行一一对应。再将这个对应关系，用一个概率来表达就可以了。

我们知道语音其实是非常复杂多变的，不同的人在说同样的句子的时候，会表现出非常大的差异性。

1980年代的时候，由于计算条件的限制，业内一般采用GMM声学模型，到了2010年深度学习技术兴起，DNN声学建模开始取代GMM声学建模。

部分转载自讯飞开放平台

人工智能语音识别系统可以用到客服/报警/抢救电话里面吗为什么

人工智能语音识别系统可以用到客服/报警/抢救电话应用里。

人工智能语音识别系统原理

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技术。语音识别涉及的领域包括：数字信号处理、声学、语音学、计算机科学、心理学、人工智能等，是一门涵盖多个学科领域的交叉科学技术。语音识别的技术原理是模式识别，其一般过程可以总结为：预处理---特征提取---基于语音模型库下的模式匹配---基于语言模型库下的语言处理---完成识别。

现在的智能手机大多已经具备了语音拨号、语音记事本、语音遥控器等功能，人们可以通过语音识别对话系统查询相关信息，并且取得了很好的成果。全自动电话语音机器人，同样采用了此项技术，目的是让机器人具备“听”的能力，并在此基础上，又添加了语音合成、声纹识别等生物识别技术，从而在与人类对话中，能实现流畅自然的交流。

下面我们来看看人工智能语音识别在客服、报警等方面的应用价值。

人工智能语音识别的应用

1、人工智能语音识别在客服中的应用

人工智能语音识别在客服中最常见的应用是智能语音客服系统。

智能语音客服系统可通过开放式的提示来询问用户，在交互过程中，用户可以随时说话打断，自然的说出需求，而无需等待提示语结束，使用户和系统间的交流更加快捷、自然。系统能够自动判断用户说话的起止，配合智能打断并及时停止播放提示语。呼叫导航技术具有全面的自然语言理解能力，通过分析用户自然对话中的关键语义，能够自动判断其需求，从而提供最适当的信息或服务。借助这些领先技术，语音自助服务应用可以提供更自然的交互体验，带来更高的客户满意度，并实现更高自动化水平。

比如：银行、保险、电信、电商等行业都具备这大量的用户规模，这些行业的呼叫中心为了能够有效提高工作的效率以及客户的满意度，已经逐渐开始从传统的人工服务方式升级为智能的客户服务系统，相比于传统的服务模式会更加快捷、智能以及高效。

智能语音系统的识别模块不仅可以有效识别客户的语音，并将语音识别结果进行反馈，可以为客户提供优质的语音导航功能。智能语音系统的应用主要表现在三个方面：

第一个是智能IVR互动式语音应答，该功能可以在用户说出自己的服务需求之后，自动匹配到相应的数据库，为用户检索所需要的信息。

第二个是智能语音服务，该功能可以根据客户的业务需求，转接到相应的问题解答知识库，通过语音的方式将信息传递给客户。

第三个是对用户进行身份的校验，对于一些比如银行业、保险业需要提前进行身份确认的服务，系统可以通过语音识别对用户的身份进行确认，从而保障用户信息的安全性。

2、人工智能语音识别在报警中的应用

人工智能语音识别在报警中最常用的应用是音视频监控。

生活中，我们比较常见视频监控设备，但是大多数视频监控系统无法拾取音频，所以此时需要智能语音识别系统来拾取视频监控中的语音。这对于音视频一体化监控来说，摄像机是眼睛，语音识别系统是耳朵。眼睛看到的图像和耳朵听到的声音通过电缆、光纤、网络等神经系统传输到作为大脑的云台再发出指令完成报警。

总结

从以上分析，我们可以看到，人工智能语音识别皆是通过对声音的采集到识别处理后，进行语音交互或者语音拾取，从而为不同的场景提供语音理解和翻译。

信息创造价值，学习使人进步。

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关于模式识别技术应用领域包括哪些的内容到此结束，希望对大家有所帮助。

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