语音识别对于智能机器人为什么重要
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会点菜下单、端茶送水的送餐机器人，影像立体、信息丰富的VR 眼镜，语音识别率高度准确的互联网视频会议系统……智能产品已在城市管理、能源利用、生态改善以及医疗、交通、食品安全追溯等领域得到广泛应用。
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汇丰银行（HSBC）即将成为英国第一家在电话银行系统中使用语音识别技术的银行。此外，汇丰银行还为手机 app 上配置了指纹识别技术。那么，这两项技术的工作原理究竟是什么？它们到底有多安全？
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随着机器学习和人工智能的热闹，国内语音行业也可谓是百花齐放，尤其是最近几年，不仅涌现了很多国内外的小公司，而且巨头们也开始加速语音识别行业的布局。本文就详细盘点一番国内外的大型公司，并对他们掌握的技术进行分析，同时预测一下未来的语音识别趋势，期望带给行业内外的专业人士些许参考，借此更进一步推进整个行业的发展。
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机器学习是一门让计算机在非精确编程下进行活动的科学。在过去十年，机器学习促成了无人驾驶车、高效语音识别、精确网络搜索及人类基因组认知的大力发展
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语音技术是智能交通中必不可少的一项技术，它将为汽车导航、路况信息查询、车辆调度等带来极大的方便。作为全球领先的智能语音技术提供商，科大讯飞将持续推动语音技术在智能交通中的应用，为缓解城市交通拥堵压力、提升交通信息服务水平不断贡献力量。
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本文主要讨论在远场语音接口系统中经常被忽视但同样很重要的技术性挑战：在语音到达语音识别引擎之前的语音预处理。
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语音识别可以分为孤立词识别，连接词识别，以及大词汇量的连续词识别。对于智能机器人这类嵌入式应用而言，语音可以提供直接可靠的交互方式，语音识别技术的应用价值也就不言而喻。
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在过去的一年AI无论是在无人驾驶技术上还是在语音识别或者在围棋游戏的把控上，都取得了骄人的成绩，同时这也揭示了机器蕴涵的巨大能力。
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基于AVR单片机的语音识别系统设计，系统以AVR单片机为控制核心，实现对人的语音的识别控制。系统采用的主控芯片为Atreel公司的ATMEGAl28，语音识别功能采用ICR oute公司的单芯片LD3320。
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整个人工智能发展历史，几乎一直随同人工神经网络研究的进展而起起伏伏。近期引发人工智能新一轮热潮的深度学习，其名称中的“深度”某种意义上就是指人工神经网络的层数，深度学习本质上是基于多层人工神经网络的机器学习算法。
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穿戴式智能设备已经从概念走向商用化。智能眼镜作为最具代表性的智能设备，其实质是运用蓝牙等短距离无线传输技术实现无线数据通信功能。Miracast无需接人任何网络，通过WiFi Direct形成设备问视频传输，利用IC—Route语音识别模块实现非特定入语音识别。
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机器人听觉系统主要是对人的声音进行语音识别并做出判断，然后输出相应的动作指令控制头部和手臂的动作，传统的机器人听觉系统一般是以PC机为平台对机器人进行控制，其特点是用一台计算机作为机器人的信息处理核心通过接口电路对机器人进行控制，虽然处理能力比较强大，语音库比较完备，系统更新以及功能拓展比较容易，但是比较笨重，不利于机器人的小型化和复杂条件下进行工作，此外功耗大、成本高。
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