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    语音识别的识别模式

    发布日期:2012-03-07
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          这一时期的语音识别方法基本上是采用传统的模式识别策略。其中以苏联的Velichko和Zagoruyko、日本的迫江和千叶,以及当时在美国的板仓等人的研究工作最具有代表性。
            苏联的研究为模式识别应用于语音识别这一领域奠定了基础;
      日本的研究则展示了如何利用动态规划技术在待识语音模式与标准语音模式之间进行非线性时间匹配的方法;
      板仓的研究提出了如何将线性预测分析技术(LPC)加以扩展,使之用于语音信号的特征抽取的方法。

    非特定人语音识别
      目前在大词汇语音识别方面处于领先地位的IBM语音研究小组,就是在70年代开始了它的大词汇语音识别研究工作的。AT&A的贝尔研究所也开始了一系列有关非特定人语音识别的实验。这一研究历经10年,其成果是确立了如何制作用于非特定人语音识别的标准模板的方法。
      这一时期所取得的重大进展有:
      1. 隐码尔柯夫模型(HMM)技术的成熟和不断完善成为语音识别的主流方法。
      2. 以知识为基础的语音识别的研究日益受到重视。在进行连续语音识别的时候,除了识别声学信息外,更多地利用各种语言知识,诸如构词、句法、语义、对话背景方面等的知识来帮助进一步对语音作出识别和理解。同时在语音识别研究领域,还产生了基于统计概率的语言模型。
      3. 人工神经网络在语音识别中的应用研究的兴起。在这些研究中,大部分采用基于反向传播法(BP算法)的多层感知网络。人工神经网络具有区分复杂的分类边界的能力,显然它十分有助于模式划分。特别是在电话语音识别方面,由于其有着广泛的应用前景,成了当前语音识别应用的一个热点。
      另外,面向个人用途的连续语音听写机技术也日趋完善。这方面,最具代表性的是IBM的ViaVoice和Dragon公司的Dragon Dictate系统。这些系统具有说话人自适应能力,新用户不需要对全部词汇进行训练,便可在使用中不断提高识别率。

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