单选题
语音识别技术主要包括特征提取技术、（）及模型训练技术三个方面。
发布日期：2020-12-11
单元集成技术
去除冗余技术
信号处理技术
模式匹配技术
试题解析
语音识别技术
语音识别技术，也被称为自动语音识别（Automatic Speech Recognition，ASR)，其目标是将人类的语音中的词汇内容转换为计算机可读的输入，例如按键、二进制编码或者字符序列。与说话人识别及说话人确认不同，后者尝试识别或确认发出语音的说话人而非其中所包含的词汇内容。2019年8月17日，北京互联网法院发布《互联网技术司法应用白皮书》，该《白皮书》阐述了十大典型技术应用，其中包括语音识别技术。
- 中文名
- 语音识别技术
- 涉及领域
- 号处理、模式识别、信息论等
- 外文名
- Speech Recognition Technology
- 优势
- 人机用户界面更加自然和容易使用
特征提取
在机器学习、模式识别和图像处理中，特征提取从初始的一组测量数据开始，并建立旨在提供信息和非冗余的派生值（特征），从而促进后续的学习和泛化步骤，并且在某些情况下带来更好的可解释性。特征提取与降维有关。特征的好坏对泛化能力有至关重要的影响。
- 中文名
- 特征提取
- 领域
- 计算机视觉
- 定义
- 通过
- 外文名
- feature extraction
- 含义
- 使用计算机提取图像信息
- 类型
- 角、边缘等
模型
通过主观意识借助实体或者虚拟表现，构成客观阐述形态结构的一种表达目的的物件（物件并不等于物体，不局限于实体与虚拟、不限于平面与立体）。模型≠商品。任何物件定义为商品之前的研发过程中形态均为模型，当定义型号、规格并匹配相应价格的时候，模型将会以商品形式呈现出来。从广义上讲：如果一件事物能随着另一件事物的改变而改变，那么此事物就是另一件事物的模型。模型的作用就是表达不同概念的性质，一个概念可以使很多模型发生不同程度的改变，但只要很少模型就能表达出一个概念的性质，所以一个概念可以通过参考不同的模型从而改变性质的表达形式。当模型与事物发生联系时会产生一个具有性质的框架，此性质决定模型怎样随事物变化
- 中文名
- 模型
- 模型简要定义
- 意识借助实体虚拟表达目的的物件
- 应用
- 足彩模型、3D模型
- 外文名
- model
- 模型的连续性
- 可挖掘、可创造、可延伸、可提升
- 领域
- 数学
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