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语音识别技术属于人工智能应用中的什么
语音识别技术属于人工智能应用中的重要分支。涉及许多学科，如信号处理、计算机科学、语言学、声学、生理学、心理学等，是人机自然交互技术中的关键环节。语音识别较语音合成而言，技术上要复杂，但应用却更加广泛。
人工智能技术包括哪些
人工智能技术包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。
其中语音识别技术，也被称为自动语音识别AutomaTIc Speech RecogniTIon，（ASR），其目标是将人类的语音中的词汇内容转换为计算机可读的输入，例如按键、二进制编码或者字符序列。
与说话人识别及说话人确认不同，后者尝试识别或确认发出语音的说话人而非其中所包含的词汇内容。
1、计算机视觉：计算机视觉技术运用由图像处理操作及机器学习等技术所组成的序列来将图像分析任务分解为便于管理的小块任务。
2、机器学习：机器学习是从数据中自动发现模式，模式一旦被发现便可以做预测，处理的数据越多，预测也会越准确。
3、自然语言处理：对自然语言文本的处理是指计算机拥有的与人类类似的对文本进行处理的能力。例如自动识别文档中被提及的人物、地点等，或将合同中的条款提取出来制作成表。
4、机器人技术：近年来，随着算法等核心技术提升，机器人取得重要突破。例如无人机、家务机器人、医疗机器人等。
5、生物识别技术：生物识别可融合计算机、光学、声学、生物传感器、生物统计学，利用人体固有的生体特性如指纹、人脸、虹膜、静脉、声音、步态等进行个人身份鉴定，最初运用于司法鉴定。
手写输入和语音识别是属于人工智能的什么应用领域
属于人工智能的自然语言处理应用领域。自然语言处理主要应用于机器翻译、手写输入、自动摘要、观点提取、文本分类、问题回答、文本语义对比、语音识别、中文OCR等方面。
自然语言处理研究能实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法，融语言学、计算机科学、数学于一体。因此这一领域的研究将涉及自然语言，即人们日常使用的语言，所以它与语言学的研究有着密切的联系，但又有重要的区别，即它是计算机科学的一部分。
自然语言处理的发展史
最早的自然语言理解方面的研究工作是机器翻译。1949年，美国人威弗首先提出了机器翻译设计方案。其发展主要分为三个阶段。
1、早期自然语言处理
第一阶段(60~80年代)：基于规则来建立词汇、句法语义分析、问答、聊天和机器翻译系统。好处是规则可以利用人类的内省知识，不依赖数据，可以快速起步。问题是覆盖面不足，规则管理和可扩展一直没有解决。
2、统计自然语言处理
第二阶段(90年代开始)：基于统计的机器学习(ML)开始流行，很多NLP开始用基于统计的方法来做。主要思路是利用带标注的数据，基于人工定义的特征建立机器学习系统，并利用数据经过学习确定机器学习系统的参数。
3、神经网络自然语言处理
第三阶段(2008年之后)：深度学习开始在语音和图像发挥威力。随之，NLP研究者开始把目光转向深度学习。先是把深度学习用于特征计算或者建立一个新的特征，然后在原有的统计学习框架下体验效果。
以上内容参考 百度百科-自然语言处理
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