1) speech recognition environment
语音识别环境
1.
This paper discusses speech recognition environment design based on Nuance voice platform, the Nuance voice platform from system working process, developing tools and developing process, etc.
从Nuance语音平台工作流程、开发工具、开发过程等方面,对基于Nuance平台的语音识别环境设计进行了阐述和探讨,并重点阐述了主体代码及几个重要组成文件的作用和编写过程。
2) Speech recognition
语音识别
1.
Mahalanobis distance calculation module for speech recognition;
嵌入式语音识别Mahalanobis距离计算模块
2.
Small data set-based acoustic modeling for dialectal Chinese speech recognition;
基于小数据量的方言普通话语音识别声学建模
3.
Study of speech recognition algorithm based on RBF neural network;
基于径向基函数神经网络的语音识别
3) Voice recognition
语音识别
1.
Experimental Study on Using the Voice Recognition and Concept Mapping Technologies to Support the Students with Writing Disabilities;
语音识别和概念地图技术支持写作困难学生写作的实验研究
2.
Based on the analysis of signal awarding of JJY model and the application of ATmega 48 MCU granted automatic proof reading clock signal,voice recognition and reporting of standard time,temperature and humidity in envioronmental monitoring become true.
在分析JJY模式授时信号的基础上,应用ATmega48单片机实现电子授时信号自动校对时钟的功能,配合凌阳单片机SPCE061A的人机交互功能的使用,在环境监测中实现标准时间、温度及湿度的语音识别、播报。
3.
The paper introduced a Voice-remoted mobile robot,by use of voice recognition,serial communication,net communication and motion control of mobile robot.
介绍了通过对语音识别、串口通信、网络通信与移动机器人运动控制的综合运用,成功实现了语音遥控移动机器人的系统。
4) voice identification
语音识别
1.
The Design and Implement of Voice Identification in DRS2000 Radar Simulation System;
语音识别功能在DRS2000雷达模拟机系统中的设计与实现
2.
A dynamic station display system for metro vehicles is presented, w hich is based on the expert voice identification chip,HM2007.
介绍一种基于专用语音识别芯片HM2007的地铁车辆乘车站名动态显示系统,在车辆不作任何改动的基础上实现语音报站与显示的同步。
5) ASR
语音识别
1.
Experiments are carried out to study how SGMDI method improves Automatic Speech Recognition (ASR) system s robustness against additive noise.
本文提出了基于单高斯模型集的汉语美子带特征重建 (SGMDI)方法 ,并通过试验研究了该算法对提高语音识别系统加性噪声鲁棒性的作用 。
2.
Auto Speech Recgnition System (ASRS) s utility research has been a leading direction in the research of speech recognition for 10 years.
自动语音识别系统(简称ASRS)的实用化研究是近十年语音识别研究的一个主要方向,目前在嵌入式系统中的应用主要为语音命令控制,它使得原本需要手工操作的工作用语音就可以方便地完成。
3.
This paper adopts a function of Natural Language Processing (NLP) which based on Comprehensive Information (CI) to analyze the text after Automatic Speech Recognition (ASR) for error detection and correction, in order to improve the accuracy and of recognition.
本文采用了全信息自然语言理解的方法论对人机对话系统语音识别结果进行处理,发现并纠正其中的错误,从而提高识别的正确率和可读性。
6) Phonetic Identification
语音识别
1.
We explored the effect of the encoding ways and the visibility of phonemes on the hearing-normal university students in their phonetic identification, and yielded the following results in the experiment: The interaction of the encoding ways and the visibility of phonemes were found to be significant in correctness, and response time.
本研究探讨了编码方式和音素可见性对正常大学生唇读语音识别的影响。
2.
Our exploration of the hearing aid effect and the viseme effect on the deaf in lipreading phonetic identification obtained the following results: The interaction of the degree of hearing aid and the difference of phonemes is significant in correctness,but not in response time.
本研究探讨了听觉障碍学生唇读语音识别中助听器和音素可见性的影响。
3.
In order to explore the familiarity effect and the viseme effect of the deaf in lip-reading phonetic identification,a 2×3 two-factor in-subjects experimental design was adopted.
本研究采用2×3两因素被试内实验设计探讨了聋生唇读语音识别中熟悉效应和音素可见性的影响。
补充资料：汉语语音识别分类
汉语语音识别分类
classification of Chinese speech recognition
一种方法是用一个经过良好训练的非特定人或上述特定分类的标准样板或模型，发音人发少量自适应训练句，对已存人的标准样板或模型参数进行修改，使之适应该特定人。hQnyU yuyin shibie fenlei汉语语音识别分类(d理洛incatkm of Chin已记s碑搜h rec雌夕ition)对汉语语音识别系统按识别对象或按使用者适应情况进行区分。 (l)按识别对象有以下三类识别方式。 ①孤立词识别旅立词识别是指在发待识别音时，单元间有明显的间歇。识别系统不需要特殊处理来分割单元。对汉语而言，以字、词或短语为单元构成词汇表，待识语音则为这些单元中的某一个。用词汇表全部或其一部分进行训练产生全部词汇的标准样板或模型(参见汉语语音识别)。汉语普通话中识别单元为全部可拼读音节时称全音节识别。汉语普通话实际使用的音节仅1 200个左右。根据(现代汉语词典》，包括轻声在内仅有1 333个不同音节，不考虑轻声仅剩12%个音节，而无调音节只有400个左右，这是汉语区别于外语的独特特点之一。全音节识别是实现汉语无限词汇识别和中文文本口呼输人的基础。 ②连接词识别连接词识别的识别词汇表也是字、词或短语，但识别时可以是它们中间几个的慢速连读。慢速连读是指既不像孤立词识别时单元间有明显间歇，也不像连续语音识别那样需用复杂的程序来切分单元，而是机器仍很容易分割单元。识别时只会产生替代错识，不会产生插人错误和丢失错误。例如词汇表包含“O”、“1”……、“9’’十个数字，识别时可念“3”、“27”、“659”等等。 ③连续语音识别连映语音识别的待识语音是一些完整的句子，以正常说话速度发音，比连接词发音要快得多，甚至还允许有一定的随意性。句中每个字或词与它们单独发音比，除了有字调和词调的变化外，由于它们在句中所处位置不同，受整句语调的影响。识别单元可以字或词为单元，也可用声母、韵母等音素为单元。由于上述原因，连续语音识别要对识别单元正确切分和识别是很困难的，是语音识别主要难题之一。在连续语音识别基础上对所识别的句子进行理解即为语音理解。 (2)按使用者适应情况可分为以下两类。 ①认人语音识别认人语音识别又称特定人语音识别识别系统只适应某一个特定人。系统训练时只用使用人的语音来生成识别单元的标准样板或模型(参见汉语语音识别)。因而仅适合其本人使用。其他人使用时要训练产生适合自己的标准样板或模型，否则识别率将大为下降。
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条