智能信息处理是利用计算机技术对物体、图像、语音、字符等信息进行自动识别和处理的技术。它通常包括以下步骤：

样本采集：

获取需要处理的信息样本。

信息数字化：

将模拟信号转换为数字信号。

预处理：

对数据进行清洗和格式化，以便于进一步处理。

数据特征提取：

从数据中提取有助于识别的特征。

比较与识别：

将提取的特征与标准模式进行比较，实现分类和识别。

智能信息处理的目的主要是提高信息处理的效率、准确性和抗干扰能力，改善用户体验，实现信息的有效分类和识别。

智能信息处理的应用领域非常广泛，包括但不限于：

媒体信息处理：研究图像和音频特征，实现基于内容的图像检索。

自然语言处理（NLP）：理解和生成自然语言文本，解决语法和语义消歧问题。

人工智能（AI）：模拟、延伸和扩展人类智能，实现智能行为和机器思维。

智能信息处理技术不断发展，结合了人工智能、信号处理、机器学习等多个领域的知识，为各种智能系统的实现提供了基础