也稱為自動語音識別 (ASR)、計算機語音識別或語音到文本，能夠使用自然語言處理 (NLP) 將人類語音轉變為書面格式。 語音識別是一門交叉學科。 語音識別技術所涉及的領域包括：信號處理、模式識別、概率論和信息論、發聲機理和聽覺機理、人工智能等等。與機器進行語音交流，讓機器明白你說什么，這是人們長期以來夢寐以求的事情，如今人工智能將這一理想變為現實，并帶它走入了我們日常的生活。
1、智能醫院
依靠人工智能技術和大數據，醫院可以實現智能語音交互的知識問答和病歷查詢，語音錄入能取代打字，讓您通過說話的方式，就可輕松與電腦、平板電腦、移動查房設備進行錄入。每一個人說的話說話都會被轉錄成文字并顯示在您的HIS系統、PACS系統、CIS系統等希望輸入文字的位置。此外還可以對健康風險進行預測和對患者分群進行分析。
2、口語評測
在語音識別方面還有一個比較有趣的應用——語音評測服務，語音評測服務是利用云計算技術，將自動口語評測服務放在云端，并開放API接口供客戶遠程使用。在語音測評服務中，人機交互式教學，能實現一對一口語輔導，就好像是請了一個外教在家，從此解決了啞巴英語的問題。
自然語言處理
自然語言處理是一門融語言學、計算機科學、數學于一體的科學。自然語言處理并不是一般地研究自然語言，而在于研制能有效地實現自然語言通信的計算機系統，特別是其中的軟件系統，是計算機科學，人工智能，語言學關注計算機和人類（自然）語言之間的相互作用的領域。自然語言處理的目的是實現人與計算機之間用自然語言進行有效通信的各種理論和方法。
1、多語言翻譯
自然語言處理的一個主要應用方面就是外文翻譯。生活中遇到外文文章，大家想到的第一件就是尋找翻譯網頁或者APP，然而每次機器翻譯出來的結果，基本上都是不符合語言邏輯的，需要我們再次對句子進項二次加工排列組合。至于專業領域的翻譯，如法律、醫療領域，機器翻譯根本就是不可行的。
面對這一困境，自然語言處理正在努力打通翻譯的壁壘，只要提供海量的數據，機器就能自己學習任何語言。機器從0開始進入一個領域（零成本進入）大概2周時間。所以，進入哪個領域都能高度垂直的做下去。比如，法律類專業文章翻譯，優質法律文章的總量是有限的，讓機器學習一遍這些文章，就可以保證翻譯95%的流暢度，而且能做到實時同步。
2、虛擬個人助理
虛擬個人助理是指使用者通過聲控、文字輸入的方式，來完成一些日常生活的小事。大部分的虛擬個人助理都可以做到搜集簡單的生活信息，并在觀看有關評論的同時，幫你優化信息，智能決策。
同時部分虛擬個人助理還可以直接播放音樂的智能音響或者收取電子郵件，這些都是虛擬個人助理的變化形式之一。虛擬個人助理應用在我們生活中的方方面面，音響、車載、智能家居、智能車載，智能客服多個方面。一般來說，聽到語音指令就可以完成服務的，基本上都是虛擬個人助理。
3、智能病例處理
自然語言處理還可以將積壓的病例自動批量轉化為結構化數據庫，機器學習和自然語言處理技術能自動抓取病歷中的臨床變量，生成標準化的數據庫。隨后變量抽提、思路生成到論文圖表導出的全過程輔助智能算法能挖掘變量相關性，激發論文思路，同 時提供針對臨床科研的專業統計分析支持。
其水平相當于受過8 年臨床醫學教育的醫學研究生，這樣下來同樣同讀一篇50頁的病歷，抓取和理解其中的所有臨床信息速度比醫生平均快2700倍，大大地提高了醫院的辦公效率，求醫難這個問題將得到很多的緩解。
計算機視覺
計算機視覺是一門研究如何使機器“看”的科學，更進一步的說，就是是指用攝影機和電腦代替人眼對目標進行識別、跟蹤和測量等機器視覺，并進一步做圖形處理，使電腦處理成為更適合人眼觀察或傳送給儀器檢測的圖像。通過計算機視覺，電腦將處理更適合人眼觀察或傳送給儀器檢測的圖像。計算機視覺的主要任務是通過對采集的圖片或者視頻進行處理以獲得相應場景的三維信息。該 AI 技術使計算機和系統能夠從數字圖像、視頻和其他可視輸入中獲取有意義的信息，并基于這些輸入采取行動。 這種提供建議的能力將其與圖像識別任務區分開來。 計算機視覺由卷積神經網絡提供支持。
1、智能安防
隨著各級政府大力推進“平安城市”建設的過程中，監控點位越來越多，視頻和卡口產生了海量的數據。尤其是高清監控的普及，整個安防監控領域的數據量都在爆炸式增長，依靠人工來分析和處理這些信息變得越來越困難，利用以計算機視覺為核心的安防技術領域具有海量的數據源以及豐富的數據層次，同時安防業務的本質訴求與AI的技術邏輯高度一致，從可以從事前的預防應用到事后的追查。
2、人臉識別打拐
當前，全國拐賣兒童犯罪活動較為猖獗，受害人及受害家庭數以萬計。據民政部估計，目前，全國流浪乞討兒童數量在100 萬-150 萬左右。在河南、云南以及兩廣沿海等地鄉村地區，買賣兒童幾近市場化，形成了一個完整的地下黑色利益鏈。可以尋回被拐賣兒童這件事迫在眉睫，刻不容緩。目前計算機視覺所應用的“人像識別、人臉對比”最快可以讓被拐兒童在7小時內被尋回，這是計算機視覺在安全領域的巨大應用，今后也將越來越多地應用在打擊犯罪等方面。
專家系統
專家系統是人工智能中最重要的也是最活躍的一個應用領域，它是指內部含有大量的某個領域專家水平的知識與經驗，利用人類專家的知識和解決問題的方法來處理該領域問題的智能計算機程序系統。通常是根據某領域一個或多個專家提供的知識和經驗，進行推理和判斷，模擬人類專家的決策過程，去解決那些需要人類專家處理的復雜問題。
1、無人汽車
無人駕駛汽車是智能汽車的一種，也稱為輪式移動機器人，主要依靠車內的以計算機系統為主的智能駕駛儀來實現無人駕駛的目標。從20世紀70年代開始，美國、英國、德國等發達國家開始進行無人駕駛汽車的研究，在可行性和實用化方面都取得了突破性的進展。
中國從20世紀80年代開始進行無人駕駛汽車的研究，國防科技大學在1992年成功研制出中國第一輛真正意義上的無人駕駛汽車。2005年，首輛城市無人駕駛汽車在上海交通大學研制成功。世界上最先進的無人駕駛汽車已經測試行駛近五十萬公里，其中最后八萬公里是在沒有任何人為安全干預措施下完成的。
2、天氣預測
隨著手機的普及，現在越來越多的人已經習慣觀看手機中的天氣預測，而在天氣預測中，專家系統的地位也是決定性的。專家系統可以首先通過手機的GPRS系統，定位到用戶所處的位置，在利用算法，對覆蓋全國的雷達圖進行數據分析并預測。
用戶就可以隨時隨地地查詢自己所在地的天氣走勢。天氣預測中再無“局部地區有雨”的字眼，取而代之的是“您所在街道25分鐘后小雨，50分鐘后雨停”。給您配上一位專屬的天氣預報員，讓您收到的天氣預報能精準到分鐘和所在街道。
3、城市系統
城市系統是將交通、能源、供水等基礎設施全部數據化，將散落在城市各個角落的數據進行匯聚，再通過超強地分析、超大規模地計算，實現對整個城市的全局實時分析，讓城市智能地運行起來。城市系統率先解決的問題就是堵車。今年杭州的城市大腦，通過對地圖數據、攝像頭數據進行智能分析，從而智能地調節紅綠燈，成功將車輛通行速度最高提升了11%，大大改善了出行體驗。
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