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严重言语障碍的人工智能
摘要。本文旨在分析用于非标准语音识别的创新人工智能 (AI) 系统 (Voiceitt ® ) 如何彻底改变针对严重言语障碍人士的增强替代通信 (AAC) 技术。通过使用便携式设备的内置功能，基于 AI 的算法可以“理解”构音障碍语音并将其“翻译”为流畅的实时用户通信，这要归功于“语音捐赠者”结果系统。模式分类算法是为非标准语音识别定制的。基于 AI 的系统针对每个人独特的语言表达进行个性化设置，并在 AAC 效率方面迈出了真正的一步。早期的实证研究结果表明，模拟辅助工具在解决语音、语言和沟通需求 (SLCN) 方面存在局限性。最近，语音生成设备 (SGD) 已成功用于支持自闭症和构音障碍患者的交流。
减少语音扭曲和通过损失功能增强语音的伪影
深度学习的语音增强已取得了显着的进步。然而，诸如语音扭曲和伪像之类的挑战仍然存在。这些问题可以降低听觉质量和语音识别系统的准确性，这在采用轻量级模型时尤其。因此，本文研究了管理语音失真和伪像的基本原则，并引入了一种新颖的组合损失函数，该函数整合了语音活动检测（VAD）信息和语音连续性以解决问题。此外，基于提出的损失功能设计了一种新的培训策略，以解决训练极小模型上这种综合损失的困难。实验 - 我们的方法对DNS2020数据集的有效性和实际会议数据在增强主观和objective语音指标以及自动语音识别（ASR）性能方面的有效性。索引术语：言语增强，损失功能，语音差异，光谱中断，伪影
印度银行业的人工智能
（1961 年）IBM 推出了第一款数字语音识别工具，名为 IBM Shoebox。它识别了 16 个单词和数字 （1972 年）卡内基梅隆大学完成了 Harpy 程序。它只能理解 1000 个
人工智能和机器学习的范围
人工智能的最终目标是创建能够像人类一样解决问题并实现目标的计算机程序。在机器人、计算机视觉、语言检测机器、游戏、专家系统、语音识别机器等领域的开发空间很大。以下因素决定了人工智能职业的发展：
新服务：人工智能转录
AAA-ICDR 正在提供一项强大的新技术，使转录适用于任何规模的案件。我们的转录平台可提供 99% 的单词准确率。它使用强大的 AI 语音识别，并在后台进行人工编辑，提供的结果可与最好的人类速记员相媲美。
美国的人工智能 (AI)
根据人工智能的功能，它还可以分为不同的类型：• 机器学习（ML）。指计算机程序自学的能力。ML 基于已有数据的学习周期，这使得程序能够识别模式并通过重复或训练随着时间的推移提高其性能。• 自然语言处理。将语言学与机器学习算法相结合，以便机器能够阅读和理解人类语言。• 语音识别。通过语音促进人与计算机之间的交流。用于语音控制导航系统、听写应用程序和语音助手，如 Alexa、Siri 或 Cortana。后者是自然语言处理和语音识别的结合。• 计算机视觉。能够识别和解释视觉信息（物体识别、运动跟踪和人脸检测）。这种人工智能的一个例子就是苹果的面部识别。• 增强现实。将现实世界与以图形方式叠加的虚拟对象结合起来。它有各种各样的应用，例如外科手术、虚拟化妆测试或在空房间中可视化家具。
人工智能法：概述
人工智能，有时也称为机器智能，是指机器所表现出的智能，而自然智能是人类和动物所表现出的智能。AI 是计算机科学家 John McCarthy 于 1955 年创造的一个总称，定义为“智能机器的科学和工程”。AI 现在是最新的重大游戏规则改变者。通常，AI 系统至少会表现出以下一些人类行为：规划、学习、推理、解决问题、知识表示、感知、语音识别、决策、语言翻译、运动、操纵、智能和创造力。AI 是一个跨学科的综合领域，涵盖计算机科学、心理学、语言学、哲学、神经科学、认知科学、思维科学、信息科学、系统科学和生物科学等众多领域。如今，人工智能以多种形式融入我们的日常生活，例如个人助理、自动化公共交通、航空、电脑游戏、护照检查时的面部识别、虚拟助理的语音识别、无人驾驶汽车、陪伴机器人等。
核心事务 - Generali Investments
一个人可以区分四种类型的AI技术。首先，LLM（大型语言模型）的设计旨在了解和生成人类语言。这些模型经过大量文本数据的培训，以学习统计数据，语义关系和对语言的上下文理解，并专注于产生模仿人类语音的响应（即聊天机器人）。第二，ML/PA（Ma-Chine学习/预测分析）是定量的，涉及算法的统计模型，这些算法可以从输入数据，实时更新和从客观功能中从反馈中提高绩效，从而对进行预测或进行学习。第三，其他自然语言处理与LLM的处理与人类产生的自然语言的处理不同，以从文本中提取意义。第四，语音识别也称为ASR（自动语音识别），将口语转换为书面文本或命令。它涉及将口语或短语转录为可以通过计算机或应用程序处理，分析或采取的文本形式的过程。
数据量如何影响分类活动？
喂它。为了产生准确的结果，我们需要为其提供大量数据，但也需要尽可能多样化的数据。例如，如果我们创建语音识别程序，您可能想使用大量单词，但也需要使用不同的口音或语音类型。例如，如果我们只喂男人说的话，那么它可能难以理解女性。
2024 年人工智能使用政策
指人工智能 - 在经过编程以像人类一样思考和学习的机器中模拟人类智能。它涵盖了广泛的技术和技巧，使机器能够执行通常需要人类智能的任务。这些任务包括解决问题、学习、规划、语音识别、自然语言理解、感知和决策。