В данной статье рассматриваются современные алгоритмы, применяемые для интеллектуального анализа речевых сигналов, а также их научно-практическое значение. Развитие технологий искусственного интеллекта и машинного обучения расширяет возможности автоматической обработки речевых сигналов, извлечения признаков и распознавания. В исследовании анализируются процессы моделирования на основе таких передовых методов, как MFCC, CNN и RNN. Также рассматриваются алгоритмы, применяемые для преобразования речи в текст, идентификации говорящего и понимания контекста. Полученные результаты могут быть использованы в интеллектуальных голосовых интерфейсах, системах безопасности и лингвистических приложениях.

В данном исследовании базы данных изображений ладоней всесторонне анализируются как ключевой ресурс биометрических систем идентификации. В работе подробно рассмотрены процесс создания баз данных, их технические характеристики и области применения. Также проанализированы существующие базы данных, такие как CAS1A Palmprint, NEC Palm Database и PolyU, MultispectraL В ходе исследования выявлены проблемы качества, вопросы конфиденциальности, сложности стандартизации и технические ограничения, а также разработаны рекомендации по их решению.