Page 222 - 计算机技术与网络安全研究

计算机技术与网络安全研究
Computer Technology and Cyber Security Research

（四）语音识别
现在人类对机器的运用已经到了一个极高的状态，所以人们对于机器运用
的便捷化也有了依赖。采用语言支配机器的方式是一种十分便捷的形式。语音识
别技术是将人类的语音输入转换为一种机器可以理解的语言，或者转换为自然语
言的一种过程。人类的声音信号经过话筒接收以后，转变成为电信号并作为语音

识别系统的输入，然后系统对传入信号进行处理，再进行特征抽取，提取特征参
数，从而提取出特征。将特征与原有数据库进行对比，最终输出识别出的语言结
果。语音识别的难点主要集中在噪声处理、鲁棒性和语音模型上。在输入语音时

总是可能出现各种各样的噪声，提高对噪声的处理是提高识别准确率的重要一环。
鲁棒性，现有的语音识别系统对环境的依懒性偏高，不同的环境中识别的准确性
可能会有较大差别。语音模型的优化也是面临的一个重大问题，语言的复杂性毋
庸置疑，语言的语义、情绪及语速等都会影响到语音的真实意义，所以优化语音
模型，优化语音模型的基础就是需要大量的数据。

第二节 人工智能技术在计算机网络安全中的应用

一、人工智能在计算机网络技术中的应用价值

（一）提升网络安全性
传统的安全防御方法通常依赖于事后检测和手动干预， 但这种方式已经无
法满足复杂多变的威胁环境。而基于人工智能技术的安全解决方案可以通过分析

大量实时数据、监控异常行为和模式识别等方式进行入侵检测、威胁情报分析以
及异常行为识别。它们可以自动学习并适应不断变化的攻击 手段，并提供实时
响应和防御策略。
（二）优化计算机网络资源管理

传统上，在网络中对带宽、路由等资源进行配置需要依靠管理员手动设置
或根据固定规则进行调整。然而，在现代复杂的网络环境中，这种静态配置方式
已经无法满足需求。人工智能技术可以通过机器学习算法对网络流量进行分析和
预测，从而实现动态资源调度和优化。它可以根据实时数据和需求变化自主决策，

并提供负载均衡、拥塞控制等功能，以提高带宽利用率、降低延迟并改善用户体验。

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