Page 36 - 计算机网络技术及应用

Computer Network Technology and Application
计算机网络技术及应用

进行细化处理，只有在指纹识别期间，成功识别到与数据库相同的指纹特征，才
能达到解密目的。
3. 图文识别技术
图文识别技术可归入无生命识别范畴，但与传统无生命识别技术相比，其智

能水平更高。早在 2018 年就成功研发出文字识别软件，而后逐渐在基础文字识
别内容基础上增设数据保存、智能识别排版、符号正确率优化识别等功能，并在
有生命识别技术发展中，为支持语言流通，促进交流，图文识别技术开始延伸为
图文识别翻译功能，甚至在支持多语种识别翻译的前提下，还能对藏文等方言予

以识别，且在拍照功能下，可对图文识别后的图文信息予以编辑，而且还能直接
对识别后的图文资料进行插图、书签编辑，进而在图文识别技术日益突破中取得
更显著的应用成果。
4. 语音识别技术

在信息传播中，文字、图像、声音属于常见传播载体。而在人工智能技术助
力下研发的语音识别技术也在 2019 年被列入《互联网技术司法应用白皮书》中，
证实该项技术在人机交互场景中确有应用优势。该技术是利用建立声学模型、提
取声学特征、语言处理等方式识别有生命信息。

例如，在汉语发音中，语音识别技术可借助 22 个声母与 22 个辅音、38 个
韵母建模，其中包含基础模型单元，经过对词汇、音节的整合处理，在数据库中
形成 412 个音节，保证在语音识别环节可以联合声韵母特征辨明发音者声音特色，
便于对照预留声音信息，分析发音者身份情况。在应用语音识别技术时，往往需

要先期确定语音识别模式，包括命令模式、识别模式，而后设置语音识别环境，
即使用语音卡设定语音采集系统参数，并在后期编译语音字典，在字符序列、二
进制编码等技术下，对发音者词汇内容进行细化分析，保证在智能识别后发音者
可凭借声音实现身份验证。

基于此，计算机人工智能识别技术在计算机系统辅助下可得到大范围应用，
为提高各领域信息化发展、智能化发展水平，需充分结合人工智能识别技术的原
理特征优选合乎使用场景的技术。只有人工智能识别技术在多领域中展现出深刻
的实践价值，才能激发技术研发潜能，推动技术进步。

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