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　　声音识别主要是对各种声音进行分析处理进而识别，现在先进的声音技术设备中都有一个存储声音数据的声音库，提前对用户的声纹进行采集和存储，当用户与设备进行对话时，计算机会对用户现有的声音与声音库中的声音在频率、音调、音质等方面进行对比分析，然后完成一定的功能操作。随着科技的发展和各种技术设备的完善，声音识别技术在各个领域有了较深入的发展与应用。但是，该项技术还存在着很多瓶颈问题，主要表现有：

　　（1）声音识别系统不完善。在语言种类的识别上受限制，它主要针对普通话进行识别，而对于地方方言却不能识别。这项技术在手机、汽车上都有应用，范围较广，针对的人群类型也比较复杂，若一些人的地方口音重或不会说普通话，声音识别系统就无法识别这些语言，造成应用受限。

　　（2）易受干扰。不同的麦克风和信道都会对识别性能造成影响，在环境噪音以及混音情况下，声音提取会受到影响，这些干扰都会对声音的识别的准确性造成影响。

　　（3）不能智能判断。一个人的声音具有易变性，比如人的身体状况、情绪、年龄造成声调、音色及声波变化，而这一变化也会影响声音识别效果，甚至可能发生他人模仿用户声音的情况，从而造成安全隐患。

　　4.2 视觉识别技术应用瓶颈分析

　　视觉识别技术存在的瓶颈相较于声音识别技术的瓶颈要多得多，有很多技术难题。视觉识别技术与声音识别技术基本原理是一致的，都需要对信息进行采集和存储，但在实际操作中存在很大的差距。视觉识别技术主要是对各种图像识别，比如人脸识别、指纹识别等，但这些识别也存在瓶颈，主要表现在：

　　（1）人脸识别。人脸识别技术通常是对人脸的几个关键点进行识别分析处理，采集几个表情作为存储数据进行对比分析。但是，在实际生活中，有以下几种情况：①人脸的表情是多样的，数据库不能完全实现面部的全部信息采集，导致数据库中的数据有限，这在一定程度上影响了人脸的识别；②人脸也是会变化的，随着年龄的变化脸部也将变化，这也影响了识别效果；③识别技术对周围光线环境比较敏感，可能会影响识别的准确性；④脸部轮廓具有相似性，也有可能造成错误识别。

　　（2）指纹识别。指纹是人体独一无二的特征。指纹识别就是识别这些指纹的纹路图案、交叉点或断点，从而进行身份识别，它不仅具有唯一性的特点，同时具有终身不变的稳定性。所以，人们常用指纹识别技术来进行密码的设置。但是，用户的指纹很容易在各处留下，这样很容易对指纹痕迹进行复制，从而利用复制的指纹进行一些操作，影响系统的判断，因而这种方式存在一定的危险性。另外，因为系统是对已有的指纹进行识别，但实际上某些人和某些群体的指纹特征比较小，很难成像，难以应用指纹识别。

　　如今，很多计算机都具有解码程序，计算机用户可以利用人脸识别和指纹识别进行密码设置，从而进行加密[6]，但在实际应用中有些弊端，使用效果并不理想。视觉识别技术的研究和应用开发还有很大的发展空间，需要投入更多的人力物力解决这些瓶颈，以提高计算机人工识别技术水平。

　　5 结语

　　计算机人工智能识别技术在各领域应用广泛，发展速度很快，但是在快速发展的同时，也遇到了技术瓶颈问题，这些智能识别技术的瓶颈就在于计算机无法真正实现完全的智能控制。所以，这不仅是当前存在的问题，也是未来发展中需要研究的方向。计算机人工智能要实现真正的智能控制，就要不断地在主观意识判断方面进行研究。

　　参考文献参考文献：

　　[1]郑邦毅.人工智能技术在计算机网络教学中的运用[J].淮海工学院学报：人文社会科学版，2013（4）：134135.

　　[2] 范银平.计算机人工智能识别技术的应用瓶颈分析[J].产业与科技论坛，2013（16）：7576.

　　[3] 杨恒. 计算机人工智能技术研究进展和应用分析[J].信息通信，2014（1）：130.

　　[4] 张剑平.人工智能技术与“问题解决”[J].中小学信息技术教育，2003（10）：47.

　　[5] 王永忠.人工智能技术在智能建筑中的应用研究[J].科技信息，2009（3）： 342343.

　　[6] 杨恒.计算机人工智能技术研究进展和应用分析[J].信息通信，2014（1）：130.