声音识别是一种非接触的识别技术，用户可以很自然地接受。这种技术可以用声音指令实现“不用手”的数据采集，其大特点就是不用手和眼睛，这对那些采集数据同时还要完成手脚并用的工作场合尤为适用。由于声音识别技术的迅速发展以及可靠的应用软件的开发，使声音识别系统在很多方面得到了应用。

训练模块主要包括数据预处理模块和模型训练模块。数据预处理模块根据训练数据集，对车牌图片进行预处理，如去噪、增强对比度等；模型训练模块采用DNN模型，对预处理后的图片进行训练，输出训练模型。

识别模块主要包括图片预处理模块和模型识别模块。图片预处理模块根据待识别的车牌图片，对其进行预处理，如去噪、增强对比度等；模型识别模块采用训练好的DNN模型，将预处理后的图片输入模型，输出识别结果。
车牌识别系统实现车牌识别的准确率较高。

1. 使用深度学习算法，如深度卷积神经网络（CNN）、深度受限玻尔兹曼机（DBM）等，提高车牌识别准确率；

2. 针对车牌图像质量受到外部环境因素影响，可引入图像增强技术，如对比度增强、锐化、亮度增强等，提升车牌识别准确率；

3. 采用改进的自适应阈值分割算法，实现车牌的准确识别；

4. 利用车牌识别中的光学字符识别技术，通过深度学习算法实现的车牌号识别；

5. 引入边缘检测算法，有效提升车牌文字的识别准确率。