学习心得
经过对课程前三章的学习，我对模式识别和机器学习有了一定的认识，同时积累了一定的基础知识。第一章了解了模式识别和机器学习的概念，后两章则学习了一些具体的分类器，在学习新的知识的同时，也对之前的认识进行了完善和巩固。
在之前的学习中，充分认识到基础学科（线性代数、概率论等）对研究人工智能领域起到的关键作用。不仅仅是步入这门学科，对在机器学习方面深究也是至关重要的一环。当然，掌握好基础学科，不只是要会矩阵运算，求导，求极限，维积分等等，更要学会应用这些数理知识，把它们作为探究学习的发动机，驱动着我们不断前行。
人工智能领域的前沿技术
语音识别+人工智能
简介：
与机器进行语音交流，让机器明白你说什么，这是人们长期以来梦寐以求的事情。 语音识别技术就是让机器通过识别和理解过程把语音信号转变为相应的文本或命令的高技术。 语音识别技术主要包括特征提取技术、模式匹配准则及模型训练技术三个方面。语音识别技术车联网也得到了充分的引用，例如在翼卡车联网中，只需按一键通客服人员口述即可设置目的地直接导航，安全、便捷。
中国发展：
中国的语音识别研究起始于1958年，由中国科学院声学所利用电子管电路识别10个元音。直至1973年才由中国科学院声学所开始计算机语音识别。由于当时条件的限制，中国的语音识别研究工作一直处于缓慢发展的阶段。
进入80年代以后，随着计算机应用技术在中国逐渐普及和应用以及数字信号技术的进一步发展，国内许多单位具备了研究语音技术的基本条件。与此同时，国际上语音识别技术在经过了多年的沉寂之后重又成为研究的热点，发展迅速。就在这种形式下，国内许多单位纷纷投入到这项研究工作中去。
1986年3月中国高科技发展计划（863计划）启动，语音识别作为智能计算机系统研究的一个重要组成部分而被专门列为研究课题。在863计划的支持下，中国开始了有组织的语音识别技术的研究，并决定了每隔两年召开一次语音识别的专题会议。从此中国的语音识别技术进入了一个前所未有的发展阶段。
应用：
语音识别的应用领域非常广泛，常见的应用系统有：语音输入系统，相对于键盘输入方法，它更符合人的日常习惯，也更自然、更高效；语音控制系统，即用语音来控制设备的运行，相对于手动控制来说更加快捷、方便，可以用在诸如工业控制、语音拨号系统、智能家电、声控智能玩具等许多领域；智能对话查询系统，根据客户的语音进行操作，为用户提供自然、友好的数据库检索服务，例如家庭服务、宾馆服务、旅行社服务系统、订票系统、医疗服务、银行服务、股票查询服务等等。
存在的问题：
语音识别主要有以下五个问题：
⒈对自然语言的识别和理解。首先必须将连续的讲话分解为词、音素等单位，其次要建立一个理解语义的规则。
⒉语音信息量大。语音模式不仅对不同的说话人不同，对同一说话人也是不同的，例如，一个说话人在随意说话和认真说话时的语音信息是不同的。一个人的说话方式随着时间变化。
⒊语音的模糊性。说话者在讲话时，不同的词可能听起来是相似的。这在英语和汉语中常见。
⒋单个字母或词、字的语音特性受上下文的影响，以致改变了重音、音调、音量和发音速度等。
⒌环境噪声和干扰对语音识别有严重影响，致使识别率低。
参考资料：