电声技术在人工智能语音识别中的应用与挑战

文章主要探讨电声技术在人工智能语音识别中的应用和挑战,并给出相关优化策略。麦克风、扬声器、音频处理以及声学模型等电声技术对提升语音识别系统的性能具有重要意义,但噪声干扰、硬件限制、识别准确性及实时处理能力仍是技术发展的难题。通过精细调整声学模型、对硬件性能进行升级、使用先进的噪声抑制算法以及加速系统处理等措施,能够有效提高人工智能语音识别的性能。

会计科目人工智能语音识别分类装置融入中职《基础会计》教学中的作用与思路

基础会计,作为中职会计事务专业不可或缺的一环,会计科目知识的重要性尤为突出。然而,对于初入此领域的新生而言,他们在学习方面尚处于摸索阶段,自我管理能力也有待加强。传统的会计教学方法往往显得单调且缺乏吸引力,这无疑增加了新生在学习新准则下的会计科目时的记忆压力。鉴于此,与机械科组进行了富有创意的合作,共同研发了一款人工智能语音识别会计科目分类装置。该装置与课堂教学紧密结合,通过人机对话的形式,不仅使学习过程更加生动有趣,还能在逐渐提高难度的过程中,有效激发学生的学习兴趣和动力。这种创新性的教学方法旨在帮助学生更加轻松地掌握会计科目知识,为其未来的专业发展奠定坚实的基础。期望通过这种独特的教学方式,使学生在会计的道路上走得更远、更稳健,为未来的职业生涯奠定坚实的基础。

人工智能语音信号采集识别方法在阿尔茨海默病患者中的应用效果

目的探讨人工智能语音信号采集识别方法在阿尔茨海默病(AD)患者中的应用效果。方法选取2022年1月至12月赣南医学院第一附属医院收治的120例AD患者作为研究对象,按照随机数字表法将其分为试验组(60例)与对照组(60例),试验组采用人工智能语音信号采集识别方法对患者认知功能进行评价,对照组采用简易智力精神状态量表(MMSE)对患者认知功能进行评价,比较两组患者的评定筛查时间、阳性预测率以及严重程度分级准确度。结果试验组评定时间短于对照组,阳性预测率和严重程度分级准确度高于对照组,差异有统计学意义(P<0.05)。结论人工智能语音信号采集识别方法能提高AD患者的临床筛查效率,是一种有效实用的AD评定方法。