初中信息技术青岛版（2024）第六册图像识别技术课文内容课件ppt

这是一份初中信息技术青岛版（2024）第六册图像识别技术课文内容课件ppt，共19页。PPT课件主要包含了学习目标，初识自然语言处理，机器翻译的奥秘，原始文本，词义消除，句法分析，语义理解，语言识别技术等内容，欢迎下载使用。
1.理解自然语言处理的概念，掌握机器翻译流程，理解语音识别的原理。
2.通制作语音声控灯，深化对技术与生活关联的理解，并运用新知识改良物品，提高基于新技术的创新能力。
3.形成思辨性计算思维，激发对现代科技中技术重要性的认识。
自然语言处理是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。它研究能实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法。自然语言处理是一门融语言学、计算机科学、数学于一体的科学。
自然语言处理(NLP)是计算机科学，人工智能，语言学关注计算机和人类(自然)语言之间的相互作用的领域。
智能音箱，是一个音箱升级的产物，是家庭消费者用语音进行上网的一个工具，比如点播歌曲、上网购物，或是了解天气预报，它也可以对智能家居设备进行控制，比如打开窗帘、设置冰箱温度、提前让热水器升温等。
智能音箱完成语音交互涉及的流程
1、选择一款智能音箱，按照使用说明将音箱连接到互联网。 2、唤醒音箱并提出问题，并尝试使用智能音箱完成问题。
机器翻译，‌也称为自动翻译，‌简称“机翻”或“机译”，‌是利用计算机将一种自然语言（‌源语言）‌转换为另一种自然语言（‌目标语言）‌的过程。‌它是计算语言学的一个分支，‌同时也是人工智能的终极目标之一，‌具有重要的科学研究价值和实用价值。‌
机器翻译的基本原理和技术流程大致分为三个阶段：‌预处理、‌核心翻译、‌后处理。‌
机 器 翻 译 的 过 程
确定上下文中的确切含义
确保翻译的准确性和自然流畅度
将下面这段文字翻译成英文。“在清晨的阳光中，小溪悠悠流淌。树影婆娑，鸟儿在枝头欢快歌唱。大地苏醒，一天的生机即将展开。”
语音识别技术，也被称为自动语音识别（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。
语音识别技术所涉及的领域包括：信号处理、模式识别、概率论和信息论、发声机理和听觉机理、人工智能等等。
语音识别技术的发展经历了多个阶段，从最早的基于规则的系统到如今的深度学习模型。以下是其中的一些关键里程碑：
1. 隐马尔可夫模型（HMM）HMM 是一种在语音识别中广泛使用的统计模型。它通过建模声音单元之间的转换来识别语音。虽然比模板匹配更灵活，但仍然受到语音变化的限制。2. 高斯混合模型（GMM）GMM通常与HMM结合使用，用于建模状态的观测概率。GMM是一种用多个高斯分布来表示数据分布的模型，可以用于建模语音特征。3.深度学习模型近年来，深度学习技术的兴起彻底改变了语音识别。循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN）等模型在语音识别中取得了巨大成功。特别是长短时记忆网络（LSTM）和变换器（Transfrmer）等架构已经成为领先的技术。
1、输入一段语音识别，使用软件将其转换为文本。 2、当检测到“你好”时，角色会回就：“谢谢，你也好！”