中国的专利技术领域集中在数据处理系统和数字信息传输等，其中图像处理分析的相关专利占总发明件数的16%。
电力工程也已成为中国人工智能专利布局的重要领域。
中国人工智能企业数量从2012年开始迅速增长，截至2018年6月，中国人工智能企业数量已达到1011家，位列二，但与美国的差距还非常明显（2028家）。
中国人工智能企业高度集中在北京、上海和广东。
在全球人工智能企业醉多的20个城市中，北京以395家企业位列第0一，上海、深圳和杭州也名列其中。
中国人工智能企业应用技术分布主要集中在语音、视觉、和自然语言处理这三个技术，而基础硬件的占比很小。
在人工智能飞速发展的当今社会，语音识别技术开始成为很多设备的标配，越来越多的应用都已经涉及到智能语音技术，手机端的语音助手siri、微软小娜，悦享听电话机器人，高德、百度地图，搜狗、讯飞输入法……无论是国内还是国外的企业
都在研发语音识别的新算法和新策略，在这个技术飞速发展和变革的社会，速度是发展的有效推动力之一。
今0天，小编就简单为大家介绍下语音识别。
电影《钢铁侠》中，钢铁侠的智能助理贾维斯一定让大家印象深刻。
它的出色表现让大家对智能语音助手充满期待。
而语音助手背后的技术就是语音识别，它的存在就是为了让机器人能听懂你在说什么，并通过该技术让机器通过识别和理解，把语音信号转变为对应的文本或操作指令。
语音识别系统构建总体包括两个部分：训练和识别。
1.训练通常来讲都是离线完成的，将海量的未知语音通过话筒变成信号之后加在识别系统的输入端，经过处理后再根据语音特点建立模型，对输入的信号进行分析，并提取信号中的特征，在此基础上建立语音识别所需的模板。
2.识别则通常是在线完成的，对用户实时语音进行自动识别。
这个过程又基本可以分为“前端”和“后端”两个模块。
前端主要的作用就是进行端点检测、降噪、特征提取等。
后端的主要作用是利用训练好的“声音模型”和“语音模型”对用户的语音特征向量进行统计模式识别，得到其中包含的文字信息。
语音识别技术的发展可以说是有一定的历史背景，上世纪80年代，语音识别研究的重点已经开始逐渐转向大词汇量、非特定人连续语音识别。
到了90年代以后，语音识别并没有什么重大突破，直到大数据与深度神经网络时代的到来，语音识别技术才取得了突飞猛进的进展。