计算机系统听觉是人工智慧中的关键应用领域，主要就牵涉对影像和音频统计数据的认知和处置。
1、影像辨识、最终目标检验、拆分和追踪的基本原理和应用应用领域
影像辨识是指对影像中的文本展开辨识和进行分类。最终目标检验则是在影像中检验和功能定位某一最终目标的边线，一般来说须要采用边界线框（Bounding Box）来标示最终目标的边线。影像拆分则是将影像拆分成二个地区，每一地区相关联两个语法或最终目标。影像追踪则是追踪最终目标在音频字符串中的边线和抛物线。
在计算机系统听觉中，常见的方式主要就包括现代的机器自学演算法和广度自学演算法。现代的机器自学演算法一般来说采用纯手工结构设计的特点和预测器，而广度自学演算法则是透过微细数学模型手动自学特点和预测器。
2、起新端听觉处置数学模型
起新端听觉处置数学模型是指将输入影像或音频做为互联网的输入，间接输入最终目标结论的数学模型。较之现代的第三阶段处置方式，起新端数学模型能间接从输入到输入展开起新端强化，具备更快的普遍化潜能和工作效率。现阶段，如前所述广度自学的起新端数学模型早已在影像辨识、最终目标检验、拆分和追踪等应用领域获得了重大成果。
3、非监督管理的听觉自学和聚合数学模型
的一类关键方式。
计算机系统听觉是人工智慧中的关键应用领域，具备广为的应用应用领域发展前景。
