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计算机能听懂人的语言,这意味着人工智能时代已向我们走来c北京中自汉王科技公司在IBM支持下,基于ViaVoice自行开发的一种最新语音识别软件与手写输入系统——汉王听写系统,它把IBM研究开发的语音识别核心技术与汉三优秀的手写汉字识别输入系统完美的集成在一起.形成了一个优势互补的非键盘输入系统。成为一种简单方便,人人会用的文字录入工具。这不仅提高了汉字输入速度,而且使讲话人更自然、更流畅地表达自己的意愿。汉王听写系统,具有汉语语音听写输入、语音命令、编辑、打印功能,基于中文自身的特点,同音字多,有声调、词… 相似文献
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模板匹配技术用于连呼数字识别,其存在的主要问题是巨大的计算量。本文在分析了汉语连呼数字发音参数特征的基础上,提出了一种集预分割和非预分割方法为一体的连呼数字识别算法,该算法的运算量与多级匹配方法,相比有了大幅度下降,本文同时还探讨了语音参数考模板的建立方法对识别性能的影响及通过加入基音信息进一步提高识别性能的途径。 相似文献
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基于汉语语音特点的大词表语音识别系统的研究 总被引:2,自引:0,他引:2
本文探讨了汉语语音识别的若干问题,并简单介绍了一个大词表汉语语音识别系统,该系统充分考虑了汉语语音的特点,其中主要是汉语语音具有音节性比较强的特点、音节的简单声韵母结构以及汉语以词/词组为语音交流基础的特点.该系统一个显著的特点是系统可以不进行任何训练地添加新词汇,从而使得系统具有比较好的用户接口. 现在系统具有10,000多个词汇,实时测试的平均识别结果是93.1%. 相似文献
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在矢量量化(VQ)的码本设计过程中,经典的LBG算法收敛速度快,但极易陷入局部最优,且初始码本的生成对最佳码本的设计影响很大。考虑到遗传算法(GA)是一种具有全局优化搜索能力的算法,提出了GA和LBG算法相结合的GA-L算法来优化码本,改善了码本质量,并将其应用于汉语连续数字语音识别中,实验结果表明了GA-L算法的有效性。 相似文献
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在分析汉语数字串语音特点的基础上,设计出了基于层级策略的连续数字串识别系统。该系统先对连续数字串进行确定性的预分割,再用LevelBuilding算法对每个分割段进行基于模板模糊分组的识别,在该识别结果的基础上利用加权矩阵识别算法进一步区分易混淆语音对。该系统在计算时间减少到原来的35.2%的同时识别率提高到94.08%。 相似文献
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基于PCA和SVM的普通话语音情感识别 总被引:1,自引:0,他引:1
在语音情感识别中,情感特征的选取与抽取是重要环节。目前,还没有非常有效的语音情感特征被提出。因此,在包含6种情感的普通话情感语料库中,根据普通话不同于西方语种的特点,选取了一些有效的情感特征,包含Mel频率倒谱系数、基频、短时能量、短时平均过零率和第一共振峰等,进行提取并计算得到不同的统计量;接着采用主成分分析(PCA)进行抽取;最后利用基于支持向量机(SVM)的语音情感识别系统进行分类。实验结果表明, 与其他一些重要的研究结果相比,该方法得到了较高的平均情感识别率, 且情感特征的选取、抽取及建模是合理、有效的。 相似文献
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基于改进模拟退火算法的手写体数字识别 总被引:1,自引:0,他引:1
对模糊C-均值聚类作了简要分析和评论,在此基础上将模拟退火机制引入其中,以克服模糊C-均值聚类的局部性和对初始聚类中心的敏感性;采用了基于贴近度和择近原则的模糊识别方法;详细设计了算法。仿真结果说明,该方法在识别速度和准确率方面都达到了令人满意的效果,为手写体数字的识别提供了一种新方法,也拓展了模糊理论的应用范围。 相似文献
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对模糊C-均值聚类作了简要分析和评论,在此基础上将模拟退火机制引入其中,以克服模糊C-均值聚类的局部性和对初始聚类中心的敏感性;采用了基于贴近度和择近原则的模糊识别方法;详细设计了算法。仿真结果说明,该方法在识别速度和准确率方面都达到了令人满意的效果,为手写体数字的识别提供了一种新方法,也拓展了模糊理论的应用范围。 相似文献
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基于SOFM神经网络的数字模式识别方法 总被引:3,自引:0,他引:3
以一维空间自组织特征映射网络为识别模型,采用两级识别的方法,提出了一种基于自组织网络的数字识别方法,仿真结果表明此方法具有识别率高、识别速度快的优点,具有广阔的应用前景。 相似文献
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提出了一种改进的模板匹配的数字识别算法,该算法是预先将字符分成若干个集合,经细化得到数字中央的骨骼部分,再对待识别数字提取特征并与训练库中的数字特征加权比较,利用欧式距离最小原则来对数字作出判决,试验结果表明,加权的模板匹配法保证了数字识别的正确率,而对数字进行预分类和细化处理,可以大大缩小模板匹配的识别速度,弥补了模板匹配算法对于大量数字耗时多的缺点,提升了系统速度。 相似文献
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介绍了布谷鸟搜索(cuckoo search, CS)和Hopfield神经网络的基本原理,研究了基于Hopfield神经网络的数字识别应用。针对Hopfield网络权值在数字识别时易陷入局部最优,提出将CS引入Hopfield神经网络的解决方法。利用CS对复杂、多峰、非线性极不可微函数的全局搜索能力,使Hopfield网络在较高噪信比的情况下仍保持较高的联想成功率,并进行了仿真。仿真结果表明,该方法识别数字的效果更佳。 相似文献