ASR 自动语音识别（Automatic Speech Recognition）是一种将人的语音转换为文本的技术。 以前的ASR太难用了。瑞士那边做了一款厉害的ASR来替换。...据说是基于人工智能的，大数据的。反正就是很牛的，让我来测试，供他们拍脑袋来做决策。 我只测反应时间，至于准不准，不在此次范围内(噪音，精度等)。
前面写过Android的测试情况，今天来讲讲IOS如何来测。 其实IOS跟Android区别不大。在Android里面，很多参数是可以用ADB来获取的，但是IO...
我们正在进入语音时代，从智能语音助手到智能家居，这些智能语音产品已经开始融入我们的生活了。 智能语音既是人工智能的起点，又是人工智能的终点。 我们驯化人工智能的方式，是让机器像人一样成长。...人工智能的演化逻辑，其实是在模拟人脑的进化。它有一项核心技术，叫做神经网络。和之前技术发展最大的不同是，它让机器可以自己学习进化。...从这个角度来看，我们可以说智能语音是人工智能的起点。 为什么说智能语音的发展，也可以说是人工智能的终点。当机器都可以预判，进行反事实分析的时候，就意味着它从某种程度上具备了人类主动思考的能力。
视频图像智能识别系统根据优化算法对项目现场封闭地区开展监控和防卸，对项目现场实时全天候监控识别分析，当监测到有人的身体进入时，视频图像智能识别系统会全自动警报和警示，适用三种颜色智能展现不一样情况，数据可视化监管
渣土车智能识别系统通过yolov5网络模型深度学习技术，渣土车智能识别系统对禁止渣土车通行现场画面中含有渣土车时进行自动识别监测，渣土车智能识别系统并自动抓拍告警。
视频监控智能分析技术又叫智能视频分析技术，该技术诞生于机器视觉及边缘计算。视频监控智能分析技术是当下在人们生活中应用范围很广的技术之一。...智能视频分析技术能够现场监控传回的视频流中抓取图片及人体状态动作信息，建立图片与规则建立映射关系。...视频监控智能分析技术以现场现有的终端监控为基础，运用视觉算法边缘计算技术实现对监控实时回传视频进行实时检测分析。...假如把作业施工现场的各大品牌的监控当做是人的眼睛，那么智能视频分析系统就可以比如为人的思考判断大脑。智能视频分析技术借助边缘计算的强大计算功能，对视频画面中的海量数据进行高速分析，获取人们需要的信息。...让传统的监控系统变得更加智能，使得被动发现，变为主动发现，及时处理异常情况，降低损失。
穿戴规范智能识别系统通过yolov7+python网络模型AI深度视觉学习算法，穿戴规范智能识别系统对工厂画面中人员穿戴行为自动识别分析，发现现场人员未按照规定穿戴着装，立即抓拍告警。
基于DNN-HMM的语音识别系统
编译 | 姗姗 出品 | 人工智能头条（公众号ID：AI_Thinker） 【人工智能头条按】谷歌大脑最近研究表明，任何机器学习分类器都可能被欺骗，给出不正确的预测。...以下为论文摘编，人工智能头条整理： ▌对抗性攻击介绍 因为神经网络具有的强表达能力，使得它们能够很好地适应于各种机器学习任务，但在超过多个网络架构和数据集上，它们容易受到敌对攻击的影响。...到目前为止，相比其他领域，如语音系统领域，为图像输入生成对抗样本的工作已经做了很多。...而从个性化语音助手，如亚马逊的 Alexa 和苹果公司的 Siri ，到车载的语音指挥技术，这类系统面临的一个主要挑战是正确判断用户正在说什么和正确解释这些话的意图，深度学习帮助这些系统更好的理解用户，...在自动语音识别（ASR）系统中，深度循环网络在语音转录的应用已经取得了令人印象深刻的进步。许多人已经证明，小的对抗干扰就可以欺骗深层神经网络，使其错误地预测一个特定目标。
安全帽智能识别系统可以全自动检测和分析监控画面范畴内的施工作业人员的安全帽的佩戴情况，针对未佩戴帽子规范的不安全行为，安全帽智能识别系统可以即时监控和向发送抓拍图片进行预警。...研发的安全帽智能识别系统高效地解决了工作员进到施工现场时务必佩戴安全帽规范的艰难。...与传统的的安全监管方式对比，根据集成化大数据技术和人工智能化运用等技术创新方式，进行智能化系统员工管理和员工安全性检测是一个更好的选择。
在自动语音识别（ASR）系统中，深度循环网络已经取得了一定的成功，但是许多人已经证明，小的对抗干扰就可以欺骗深层神经网络。...到目前为止，相比其他领域，如语音系统领域，为图像输入生成对抗样本的工作已经做了很多。...而从个性化语音助手，如亚马逊的 Alexa 和苹果公司的 Siri ，到车载的语音指挥技术，这类系统面临的一个主要挑战是正确判断用户正在说什么和正确解释这些话的意图，深度学习帮助这些系统更好的理解用户，...在自动语音识别（ASR）系统中，深度循环网络在语音转录的应用已经取得了令人印象深刻的进步。许多人已经证明，小的对抗干扰就可以欺骗深层神经网络，使其错误地预测一个特定目标。...在更复杂的深度语音系统上困难在于试图将黑盒优化应用到一个深度分层、高度非线性的解码器模型中。尽管如此，两种不同方法和动量突变的结合为这项任务带来了新的成功。
水位标尺智能识别系统通过python+yolo网络模型深度学习技术，水位标尺智能识别系统对河道湖泊水库等水位进行7*24小时实时自动监测，水位标尺智能识别系统监测到水位到达警戒线时，立即抓拍存档告警，并同步回传后台提醒人员及时处理
值班脱岗智能监测识别系统通过python+yolo网络模型深度学习算法技术，值班脱岗智能监测识别系统对重要区域岗位状态等进行7*24小时不间断实时监测，当超过后台规定时间没有人员在规定区域，无需人为干预立即抓拍告警
绝缘手套穿戴智能识别系统通过opencv+python深度学习技术，绝缘手套穿戴智能识别系统对现场人员是否佩戴绝缘手套进行识别检测，当绝缘手套穿戴智能识别系统检测到现场人员违规行为未佩戴绝缘手套时立刻抓拍告警
配图来自Canva可画 随着技术的升级、消费者需求的爆发以及大环境的变好，智能语音行业的发展愈发如火如荼，智能语音也在悄无声息地渗透进人们的日常生活。...另外，智能语音助手也逐渐成为了智能手机的“标配”，据Strategy Analytics数据显示，2018年全球销售的智能手机中已经有47.7%配置了人工智能语音助手。...作为人工智能的重要入口以及人工智能三大核心基础技术之一的智能语音，其重要性自然不言而喻。随着人工智能浪潮的来袭，不少企业都纷纷加码人工智能领域，其中智能语音行业的广阔前景也引得各方纷纷布局。...除了科大讯飞、捷通华声等智能语音科技企业之外，阿里、百度、腾讯、搜狗、苹果、谷歌等国内外巨头都在智能语音领域有所布局。 破局势在必行 面对这些挑战，智能语音领域的参与者们也从多方着手，寻求破局之道。...消费级市场和企业级市场的双双爆发，助推了智能语音的发展，智能语音市场也实现了快速扩容，现如今智能语音的应用场景也逐步拓宽至教育、汽车、家居、医疗等诸多场景，智能语音和这些场景相结合也成为了主流发展方向。
随着信息技术的发展，智能语音技术已经成为人们信息获取和沟通最便捷、最有效的手段[1]。对智能语音技术的研究可追溯到上个世纪 50 年代，在经历了萌芽期、起步期、变革期后，目前正在进入发展高峰期。...由智能语音技术驱动的语音用户界面已成为键盘鼠标、触摸之后的新一代人机交互界面。...受限于计算机能力和信号处理技术水平，早期学者们对语音技术的研究主要聚焦在声学语音学方面，开发的识别系统可用来识别通过模拟装置产生的在频谱上具有共振峰特性的不同元音。...1972 年，CMU 发布了针对孤立词语以及简单句式的语音识别系统 Harpy，该系统能够识别 1011 个单词，使大词汇量、孤立词识别取得突破性进展。...1988 年第一个非特定人、大词汇量、连续语音识别系统 SPHINX 问世，可支持近 1000 个词汇。
工地安全帽智能识别系统通过opencv深度学习技术，工地安全帽智能识别系统实现对现场人员的安全帽反光衣穿戴进行自动实时识别和检测。我们选择当下YOLO最新的卷积神经网络YOLOv5来进行识别检测。
，人工智能技术是涵盖了很多领域，现在很多公司都用上了比较基础的智能识别系统，那么智能识别系统包含了哪些方面？...智能识别系统现在技术已经成熟了吗？ 智能识别系统包含了哪些方面？ 人工智能技术发展到现在已经开始应用到很多领域，其中比较多的就是智能识别系统了，很多人会问智能识别系统包含了哪些方面？...智能识别系统听上去就是比较高大上的，所以大家对于智能识别系统都是不太了解的，那么智能识别系统现在技术已经成熟了吗？...智能识别系统虽然现在广泛应用了多种领域，但是智能识别系统技术是并没有成熟的，人类对于智能识别系统的使用还处于基础层次。...关于智能识别系统的文章内容今天就介绍到这里，智能识别系统还是比较复杂的，现在世界上很多国家都在研究这方面的技术，相信在未来的每一天肯定会有技术成熟的时候。
徘徊行为AI智能分析识别系统可以立即对视频画面进行实时分析，自动识别监控画面中人员的来回进出行为，系统对多次进出徘徊人员实时检测分析，弥补人为因素的缺点，可以尽快发现违规行为，进行识别抓拍留档并现场语音播报...徘徊行为AI智能分析预警自动检索监控画面中人员异常行为，一旦发现行为违规或者异常，系统可以更快、更方便的抓拍留档并同步信息给相关人员。...徘徊行为AI智能分析预警系统对监控区人员行为进行全天候不间断7*24h实时检测，一旦在监控画面上发现异常行为，系统以更快的时间抓拍并保留违规异常记录，以便事后检查。
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