本文目錄一覽：
什么是聲吶?聲吶未來的發展趨勢是什么?
聲納是利用水中聲波對水下目標進行探測、定位和通信的電子設備，是水聲學中應用最廣泛、最重要的一種裝置。聲波是人類迄今為止已知可以在海水中遠程傳播的能量形式。
聲吶就是利用水中聲波對水下目標進行探測、定位和通信的電子設備，是水聲學中應用最廣泛、最重要的一種裝置。
聲吶是一種利用聲波進行探測和定位的技術，它在水下環境中尤為重要。通過發射特定頻率的聲波，聲吶能夠探測到水下物體的位置、形狀和速度等信息。聲吶在海洋勘探、水下目標搜索、潛艇追蹤等領域有著廣泛的應用。
你知道現在人工智能技術的發展狀況嗎?
人工智能目前仍處在可控范圍內，主要用于特定任務的自動化與優化，整體上仍為人類社會創造著巨大價值。與原子能形式的破壞性差異較大。人工智能的發展還需要持續投入與研究，離真正的“超智能”還有較長的距離。
產品技術水平落后 在深度學習技術方面，由于計算成本高，國內的人工智能企業主要集中在軟件上，硬件投入較少，因此缺乏相關的技術積累。此外，受芯片等技術影響，使得在國內的研發投入普遍較低，整體技術水平較低。
首先，AI技術的發展還處于初級階段，尤其在復雜的情境下，AI的表現往往還不如人類的智能。例如在創造性思維、靈活性、情感理解等方面，AI目前仍然難以與人工相媲美。其次，AI技術在涉及道德和倫理問題時，也會面臨挑戰。
聲紋識別技術在智能建筑的應用?
聲紋識別技術作為主要的生物識別技術之一，因其顯著的特點及優勢，已被應用于國防、軍事、金融等領域，但在智能建筑領域仍極少應用。
其次，在智能安防領域，聲波識別技術可以被應用于人員身份驗證、門禁系統、聲波定位等領域。特別是在入侵檢測和安防監控方面，聲波識別技術有著獨特的優勢，可以用于檢測周圍環境的聲音變化，并及時生成警報，以保證安全。
聲紋識別是指通過語音來識別人的身份。它不像指紋，指紋的特征比較固定，但是人的聲音即使是同一個人說同一句話，由于說話環境、心理及生理等因素的影響，也存在不同程度的變化。所以聲紋識別是所有生物特征識別中，最難的。
據我所知，藍海大腦的邊緣計算服務器可以應用于自動駕駛、路移檢測與識別、車牌識別、聲紋識別、物體識別、建筑視覺認知、智能連接直觀安全、永遠在線感知、沉浸式多媒體、語音、音頻識別、終端自然交互等等。
音頻技術在智能建筑領域基本應用有：1） 公共廣播？智能樓宇的公共廣播包括背景音樂、業務和事故緊急廣播等。公共廣播通常有特定的功能，例如背景音樂的連續播放、業務廣播的定時播放、事故緊急廣播和自動播放等等。
人工智能大致有10個方向的應用：個性化推薦；人臉識別；無人駕駛汽車；智能 *** 聊天機器人；機器翻譯；醫學圖像處理；圖像搜索；聲紋識別；智能外呼機器人；智能音箱。
語音識別的發展史
1、他們試圖通過分析語音的音頻特征，來識別語音內容。然而，由于當時的技術和計算機能力的限制，他們的研究并沒有取得太大的進展。隨著電子計算機的發展，人們開始嘗試使用計算機來進行語音識別。
2、這首先是因為計算機技術的發展為語音識別的實現提供了硬件和軟件的可能，更重要的是語音信號線性預測編碼（LPC）技術和動態時間規整（DTW）技術的提出，有效的解決了語音信號的特征提取和不等長匹配問題。
3、AI的誕生與目標：早期的AI研究旨在復制人類的思維能力，如語音識別與圖像理解，兩大主要學派——符號主義和聯結主義，猶如雙引擎推動技術前行。
4、語音識別的研究工作大約開始于50年代，當時AT& T Bell實驗室實現了第一個可識別十個英文數字的語音識別系統--Audry系統。--60年代，計算機的應用推動了語音識別的發展。
5、語音識別技術的發展趨勢就是應用場景越來越豐富。在過去的兩年中，自動語音識別在商用上取得了重要的發展，其中一個衡量指標就是多個完全基于神經網絡的企業級ASR模型成功上市，如Alexa、Rev、AssemblyAI、ASAPP等。
