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。

基于人工智能下语音识别方法与装置及系统的研究

随着科学技术的迅猛发展,信息技术水平显著提升,人工智能诞生并且在社会多个领域得到广泛应用,对人们的生产生活都产生了较大的影响。在信息化时代背景下,人工智能机器作为智能化技术的产物,凭借自身独特的特性得到人们高度关注。本文将对目前人工智能语言识别系统的研究现状进行分析,并对语言识别方式加以阐述。

一种基于语音识别的地埋式垃圾分类装置

针对目前城市街头的大量垃圾分类箱占用了大量空间、细菌病毒容易在其中滋生、恶臭气味污染空气、用户在投放垃圾时容易接触到致病体等问题,使用STM32单片机、人体红外感应模块、超声波感应模块、语音识别模块、语音播报模块及步进电机设计了一种基于语音识别的智能垃圾分类回收装置。该装置可通过语音识别对常见垃圾进行分类,将垃圾引入地底,消除臭味缠身的烦恼,防止致病体传播,也可大大节省城市的空间,有望为城市垃圾管理和环境保护工作作出积极贡献。

基于计算机人工智能识别关键技术分析

本文针对计算机人工智能识别技术的概念与分类,进行总结与整理;并针对该技术的应用情况,从远程自主规划与控制、语音识别、机器人领域、人工神经网络、游戏人工智能以及工业生产,这六个方面展开探究分析,以期能够为计算机人工智能识别技术的应用发展,提供参考性建议。

基于语音识别的智能分类垃圾桶设计与实现

为改善人们的生活体验,提高人们生活的自动化、智能化水平,设计一款基于语音识别的智能分类垃圾桶,实现垃圾桶实时联网、智能分类等功能。该垃圾桶采用Kaldi工具对输入音频进行处理,实现语音识别,识别结果通过串口通信经上位机传输给单片机,单片机控制舵机转动,实现对垃圾的分类。同时,垃圾桶的内置传感器可以实时获取垃圾桶内温度等状态信息,并通过ESP266模块上传云端,能够让用户在APP终端实时了解垃圾桶内的情况。该设计成本低廉,分类准确率高,可用于智能家居等多种场景,有着广阔的应用前景。

基于Arduino的智能语音识别垃圾分类系统

智能语音识别垃圾分类系统以Arduino UNO R3为主控制器,通过LD3320语音输入模块接收并识别人类自然语音信号。Arduino微控制器根据语音信号控制相应的分类垃圾桶进行开关盖动作,便于用户对垃圾进行分类。通过按钮模块可以手动控制垃圾桶开关盖,利用LCD1602液晶显示模块显示垃圾分类结果和垃圾桶动作状态,实现用户和系统的交互。实验结果表明,在低噪声或无噪声的环境下,本系统的识别精度和稳定性均达到了预期要求。

人工智能成创业热门

人工智能概念诞生于上世纪50年代。进入21世纪以来，互联网和大数据推动人工智能进入新的春天。语音识别、图像分类、机器翻译、可穿戴设备、无人驾驶汽车等人工智能技术均取得了突破性进展。当前，面向特定领域的专用人工智能技术取得了突破性进展，甚至可以在单点突破、局部智能水平的单项测试中超越人类智能。2014年我国智能语音交互产业规模达到100亿元；指纹、人脸、虹膜识别等产业规模达100亿元。同时，我国已经拥有一支人工智能研发队伍和国家重点实验室等设施齐全的研发机构，研发产出数量和质量也有了很大提升。很多企业也积极布局，如百度的“百度大脑”计划、科大讯飞“超脑计划”等。

基于语音控制的智能分类垃圾桶的设计

提出了一种具有语音识别功能的智能分类垃圾桶的设计方案,当用户想要扔垃圾时,只要一声令下,垃圾桶就会“随叫随到”快速准确地到达身边,而且只要说出所扔垃圾的名称,相应类别的垃圾筒盖就会自动打开。另外,对传统垃圾桶存在的难以移动,堵墙角过道,操控不便,垃圾分类不便捷等问题,都可以通过所设计的智能垃圾桶来完美解决。由于本作品具有上述优点,其在未来智能家居市场中必将会有很广阔的实用前景。

低成本的人工智能教育课程案例——以xDingAI的“认知服务”扩展功能为例

低成本的人工智能教育在中小学落实人工智能教育需要明确两点:教什么和怎么教。1.教育内容生活中的人工智能随处可见,如机器翻译、机器创作、智能物流等,实现这些功能的背后就是人工智能技术。目前,人工智能教育更多涉及的是智慧技术在教育中的运用,鲜有对教学智慧的体现以及智慧课程的开发,在人工智能课程教学中主要涉及两大方面的技术:智能语音(语音合成、语音识别等技术)和计算机视觉(文字识别、图片分类、人脸识别等技术)。本案例中的人工智能教育内容即“让机器能听会说”以及“让计算机能看会认”。

多类支持向量机在语音识别中的应用

针对语音模式识别,引入多类(M-ary)支持向量机来进行分类。并详细的介绍了M-ary支持向量机的概念以及语音识别系统中的实现方式。通过仿真实验,与BP神经网络、SVM进行比较,验证了M-ary支持向量机具有识别率高,抗噪能力强等优越性。

基于意图识别的智能语音交互机器人设计

为提高智能语音交互机器人语音交互的准确率,提出一种基于意图识别的机器人智能英语语音交互方法。通过引入Glove_BiGRU_Self-attention分类预测模型构建意图识别功能模块,并采用ROS分布式架构对系统功能模块进行整合,实现人机的智能语音交互。仿真结果表明,采用所提方法进行的语音意图识别,具有更高的准确率,相较于基于DCNN模型、基于CNN-LSTM模型与基于单向构建的GRU-Self-attention模型的意图识别方法,识别准确率分别高出8.03%、4.07%和2.14%,具有更好的识别效果;在特征提取上,训练时间较传统基于BiLSTM模型的提取方法,BiGRU的训练时间缩短了4倍,训练效率更高。实验结果表明,采用所提意图识别方法搭建的语音交互系统,对用户英语语音指令的识别准确率和识别效率依然拥有较好的结果,识别平均准确率达到了89.72%,识别时间均在0.35 s之内,证明所提方法可以应用于实际语音交互之中。应用实验表明,采用基于意图识别方法搭建的智能语音交互机器人,无论是在问答交互还是控制命令上,都可以准确对用户英语指令进行识别,根据用户要求进行相关回答或完成相应动作。由此得出,基于Glove_BiGRU_Self-attention的意图识别方法,可以应用于智能语音机器人的英语语音交互中。

基于大数据的垃圾智能处理系统的分析与设计

助力垃圾分类新时尚,提出一种利用物体识别、文字识别和大数据分析技术的垃圾智能处理系统的设计思路。首先通过文字搜索、图片识别、语音搜索、定位导航等技术,定位用户位置,收集各种垃圾分类的数据;接着利用大数据技术对数据进行处理分析,建立垃圾分类数据库;最后结合图片或语音识别、文字信息检索,实现垃圾智能分类、归档和处理再利用。该系统能够实时获取,极大提高垃圾分类效率和用户参与度。