语音识别深度神经网络,深度神经网络技术

深度神经网络为什么能大幅度提高语音识别的准确率吗？

微软介绍，这种新型语音识别软件采用了名为“深度神经网络”的技术，使得该软件处理人类语音的过程与人脑相似。

对此微软必应Bing)搜索业务部门主管斯特凡·维茨(StefanWeitz)在本周一表示：“我们试图复制人脑聆听和处理人类语音的方式。

”微软还表示，与原有WP手机语音识别技术相比，新型技术的语音识别准确性提高了15%，且创建相应文本及搜索关键词的速度也更快。如此一来，必应返回相应搜索结果所用时间比以前快了两倍。

微软语音处理技术部门高级项目经理迈克尔·特加尔夫(MichaelTjalve)也表示：“通过我们新的语音识别器，你不但得到的结果更好，而且速度更快。

”微软已面向美国市场的WindowsPhone手机用户发布了这项技术。用户通过这项新技术，将更容易使用语音命令来创建短信、进行网络搜索等活动。

谷歌人工智能写作项目：爱发猫

人脸识别现在发展的咋样，准确率好像不高啊，和指纹识别比有什么优势吗？

文案狗。

人脸识别技术的优势1、自然性所谓自然性，是指该识别方式同人类（甚至其它生物）进行个体识别时所利用的生物特征相同，是通过观察比较人脸区分和确认身份，具有自然性的识别还有语音识别和体形识别；而指纹识别和虹膜识别等因人类或其他生物不能通过此类生物特征区别个体，所以不具备自然性。

2、非强制性被识别的人脸图像信息可以主动获取而不被被测个体察觉。人脸识别是利用可见光获取人脸图像信息，它不同于指纹识别或者虹膜识别需要利用电子压力传感器采集指纹，或者利用红外线采集虹膜图像。

因为这些特殊的采集方式很容易被人察觉，从而带有可被伪装欺骗性。3、非接触性相比较其他生物识别技术而言，人脸识别是非接触的！也就是说，用户是不需要和设备直接接触的。

4、并发性人脸识别能够满足在实际应用场景下进行多个人脸的检测、跟踪及识别。正是由于上述种种优势，人脸识别近年来在国内的发展非常迅速。

现下，随着软件技术的成熟、硬件完善、价格下降，人脸识别技术在金融和互联网领域的应用受到前所未有的关注，在金融、司法、海关、军事及人们日常生活的领域扮演着越来越重要的角色。

人脸识别技术的工作模式及应用领域1、人脸确认就是将两个人脸图像进行一对一的比对，判断是否为同一个人。其可应用于电子护照验证、驾驶证验证、身份证验证等领域。

2、人脸鉴定就是将待识别的人脸图像与数据库中多人的人脸图像进行比对，从而鉴别出此人的身份。其可应用于罪犯识别、身份证检测等领域。

3、人脸属性分析就是指对于任意一副给定的人脸图像进行分析，返回人脸的性别、年龄、种族、配饰等信息。其可应用于商业领域和广告领域，包括广告效果评估、人群分析、精准广告投放等。

4、表情分析就是指对于任意一副给定的人脸图像进行分析，返回高兴、悲伤、惊讶、恐惧、愤怒和厌恶等表情信息。其可应用于商用、医疗康复、心理咨询等领域。

人脸识别技术的识别方法1、几何特征的人脸识别法几何特征人脸识别法是最早投入使用的一种人脸识别法。该方法主要是对人脸表面上的一些基本特征进行细致的观察，以此对人脸信息进行科学的识别。

优点：识别速度非常快，对于系统内存的需求较小；缺点：识别效率较低。2、基于人脸特征的人脸识别法基于人脸特征的人脸识别法也可以称为主成分分析法，该方法近几年在各个行业得到了广泛的应用。

优点：能够对不同人脸的特征信息进行详细的表述和体现；缺点：对人脸的鉴别和区分的正确度较低。3、弹性图匹配人脸识别法弹性图匹配人脸识别法主要是利用动态化链接结构对人脸进行识别。

优点：对人脸识别的整体性能较好；缺点：所需计算量和存储量较大，耗费时间长。4、隐马尔可夫模型人脸识别法隐马尔可夫模型人脸识别法主要是依据隐马尔可夫模型技术来对人脸信息进行科学识别。

隐马尔可夫模型是一种对信号统计的特性进行科学描述的统计模型，因此，利用该模型对人脸识别技术进行应用时，不需要对复杂的人脸图像中的种类特征进行提取。

优点：可以准确的对处于变化中各种环境因素进行适当的调整，且识别率较高；缺点：在使用过程中对整体模型的复杂度要求较高。

5、神经网络人脸识别法神经网络人脸识别技术是通过大量样本图像的训练获取识别模型，再通过识别模型进行识别。神经网络人脸识别技术不需要人工选取特征，能够在样本训练过程中进行学习。

它是近来较热的是深度学习的人脸识别方法，其识别准确率高，可以达到99%以上。以上识别方法可以说是时代发展与技术进步的共同产物。虽然当下单一的生物识别技术各有优缺点，在应用上也不免会出现小瑕疵。

但我们依旧可以在识别技术多元化交错发展的大环境下，取长补短、不断开拓，研究出令人瞩目的新技术！就比如智芯原动研发的人脸识别系统。

智芯原动的人脸识别系统智芯原动自主研发了基于具有深度学习的深度卷积神经网络的人脸识别系统，该系统可以实现视频中的人脸区域的定位、跟踪，并对定位的人脸区域进行智能分析，返回智能分析的结果。

智芯原动的人脸识别系统不仅可以用于人脸确认、人脸鉴定，还可以用于人脸属性分析和表情分析。尤其是在计算机技术、网络技术和人工智能技术日新月异的今天，高速发展的人脸识别技术将会有更广阔的舞台来展现其价值。

卷积神经网络和深度神经网络的区别是什么

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深度学习，又名多层神经网络，DNN，由汉丁在2006年命名，其实就是多层神经网络，具体这段黑历史可以查阅资料卷积神经网络，CNN，是深度学习的一种方法，主要用来解决图像识别问题由严乐春提出，因为加入了卷积核而得名。

有哪些深度神经网络模型

目前经常使用的深度神经网络模型主要有卷积神经网络(CNN)、递归神经网络(RNN)、深信度网络(DBN)、深度自动编码器(AutoEncoder)和生成对抗网络(GAN)等。

递归神经网络实际.上包含了两种神经网络。

一种是循环神经网络(RecurrentNeuralNetwork);另一种是结构递归神经网络(RecursiveNeuralNetwork)，它使用相似的网络结构递归形成更加复杂的深度网络。

RNN它们都可以处理有序列的问题，比如时间序列等且RNN有“记忆”能力，可以“模拟”数据间的依赖关系。卷积网络的精髓就是适合处理结构化数据。

关于深度神经网络模型的相关学习，推荐CDA数据师的相关课程，课程以项目调动学员数据挖掘实用能力的场景式教学为主，在讲师设计的业务场景下由讲师不断提出业务问题，再由学员循序渐进思考并操作解决问题的过程中，帮助学员掌握真正过硬的解决业务问题的数据挖掘能力。

这种教学方式能够引发学员的独立思考及主观能动性，学员掌握的技能知识可以快速转化为自身能够灵活应用的技能，在面对不同场景时能够自由发挥。