11、智能技术革新：从语音识别到区块链的多元应用

智能技术革新：从语音识别到区块链的多元应用

1. 基于语音与视觉的物体检测系统

1.1 系统关键技术

• 神经网络语音处理 ：神经网络（NN）在语音处理方面发挥重要作用，它对特定单词和短语的数据集进行训练，能针对输入数据相关的新语音作出预测。最后将输入语音转录为文本格式。
• TensorFlow平台 ：TensorFlow是专门为机器学习和深度学习设计的开源平台，能提供端到端的解决方案。它具备大量工具和灵活的平台，推动研究人员发挥创造力。其提供稳定的Python和C++ API，且这些API在不稳定版本中也能与其他语言兼容。主要特点如下：
  • 模型构建便捷 ：与其他系统模型相比，机器学习中的模型训练和构建较为容易。引入Keras后，有助于改进模型调试和迭代。
  • 强大的鲁棒性 ：借助云的力量，可在任何地方轻松进行模型训练和部署。
  • 灵活的研究实验性 ：拥有灵活的架构，能将想法转化为实际应用，结果以图表和统计形式呈现。

特点	描述
模型构建便捷	机器学习模型训练和构建相对容易，Keras助力调试和迭代