UMĚLÁ INTELIGENCE V AUTOMOTIVE / David et al.

tualizovat své váhy a strukturu, což je klíčové pro zachycení změn v prostředí a dyna miky systémů. Neuronové sítě představují inovativní přístup k analýze statistických dat, který nabízí alternativu k tradičním metodám, jako je regresní analýza. Tyto sítě jsou schopny zpracovávat mnohem složitější vztahy mezi proměnnými než klasické statistické metody a často dokážou identifikovat neintuitivní vzorce a interakce mezi daty. Tímto způso bem umožňují neuronové sítě efektivnější a hlubší porozumění statistickým datům, což může vést k objevům a poznatkům, které mají významný dopad na různé oblasti, jako je medicína, ekonomie nebo technologie. Výhodou uvedeného přístupu je inovativní využití neuronových sítí, které přes něji určují hodnotu zpomalení vozidla při překážce statické nebo dynamické povahy. Tento přístup zahrnuje mnoho faktorů ovlivňujících brzdění a přispívá k zvýšení bez pečnosti jízdy. Díky optimalizaci spotřeby paliva a snížení emisí CO 2 také přináší eko logické výhody. Využití umělých neuronových sítí, strojového vidění a moderní senzori ky představuje klíčové technologické prvky pro dosažení plné autonomie vozidel. Tyto technologie umožňují vozidlům získávat, zpracovávat a interpretovat obrovské množství dat z okolního prostředí v reálném čase, což je nezbytné pro bezpečnou a efektivní jízdu. 8.3 IDENTIFIKACE A ROZPOZNÁVÁNÍ HLASU POMOCÍ AI V další příkladu se podrobněji budeme zabývat jednou z výše uvedených aplikací umělé inteligence v inteligentních vozidlech – identifikace a rozpoznání hlasu. Tato aplikace je důsledkem rostoucího používání mobilních, přenosných a navigačních za řízení a touhy řidičů stále více ovládat tato zařízení za jízdy autem pomocí hlasu. Tato skutečnost představuje vážný bezpečnostní problém s ohledem na to, že používání mo bilních zařízení při řízení odvádí pozornost k jeho primárnímu úkolu – bezpečně řídit auto. A tak, systémy rozpoznávání řeči jsou jednou z nejžádanějších funkcí v současných vozech. Komunikace představuje činnost, která podstatným způsobem neovlivňuje řidiče a nepřekáží mu při jízdě. Zároveň se ukazuje, že tyto systémy jsou vhodné i pro zabezpečení vozu a tedy ke snížení počtu krádeží aut. Důvodem je skutečnost, že konvenční klíče, přístupové kódy, přístupové karty jsou neúčinné, protože se snadno ztratí, ukradnou, zkopírují, sledují se nebo se zapomenou doma. Identifikace a rozpoznání lidského hlasu v této oblasti představuje inovativní a zároveň nízkonákladové řešení. Rozpoznání hlasu patří do biometrických metod, což jsou metody pro rozpoznání uživatele na základě jedineč ných fyziologických nebo behaviorálních charakteristik uživatele. Mezi tyto vlastnosti dále patří otisky prstů, řeč, obličej, sítnice, duhovka, vlastnoruční podpis, geometrie ruky, žíly na zápěstí atd. Z technického hlediska je rozpoznání hlasu nesprávně užívaný pojem a mělo by se označovat jako automatického rozpoznávání řeči a jedná se o počítač, který analyzuje lidský hlas zachycený mikrofonem a transformuje jej do formy digitálního textu čitel ného pro stroje [8.20]. A tedy automatické rozpoznávání řečimůže rozdělit na úlohu rozpoznávání mluv čího (autentizace mluvčího) a na rozpoznávání řeči.

123