3、语音识别。语音识别根据对说话人的要求分为特定人语音识别和非特定人语音识别。特定人语音识别是指当前的语音识别系统被设计用来识别某个具体使用者的语音，这种情况下数据库中的音频样本均来自于使用者本人，所以数据库中语言的发声习惯、语速、语调均与使用者一致，可以大幅提升识别准确率。非特定人语音识别是指使用一套通用的系统来供所有用户使用，使用门槛低，系统推广性强。主要实现人机交互。
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3、语音识别。语音识别根据对说话人的要求分为特定人语音识别和非特定人语音识别。特定人语音识别是指当前的语音识别系统被设计用来识别某个具体使用者的语音，这种情况下数据库中的音频样本均来自于使用者本人，所以数据库中语言的发声习惯、语速、语调均与使用者一致，可以大幅提升识别准确率。非特定人语音识别是指使用一套通用的系统来供所有用户使用，使用门槛低，系统推广性强。主要实现人机交互。
，每个企业都各不相同，新的视频分析解决方案必须要根据各自不同的时间需求来应用。我们应该放开思想，超越视频监控安全应用范畴，改变未来视频数据的使用方式，并将数据使用提升到了一个全新的高度。
当然，除了以上提到的种种应用之外，视频分析还有这许许多多非常广泛的应用。大到智慧城市、小道零售商铺、个人手机应用、移动支付、VR游戏等等。例如当前比较火热的城市大脑、智能交通管理等等都是基于视频监控系统。
因此，由于人工智能等技术的发展与应用，视频监控系统不再仅仅是治安监控或开个罚单这么简单了，而是拥有着无限的商业价值空间等等挖掘。
未来公共安全视频监控领域5个技术的思考和预测
大数据：挖掘改变视频监控领域应用格局
目前，在工作中，实在的应用就是从海量视频数据里找出具有相同线索特征的图像，让警发现新的案件线索。至于“怎么找”，大的技术障碍还在于视频的结构化。视频除了时间和空间属性外，并没有其它的标签。除了按照时间和地点查找相应的视频外，大多的视频只能靠人慢慢甄别，这离大数据应用还相去甚远。
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