1) discernment of busy voice
忙音识别
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) target tone recognition
靶音识别
1.
Objective To study the influences of target tone recognition task on dominant frequency fluctuation structure of EEG.
目的研究靶音识别作业对脑波α段频率涨落特征的影响及各优势成分的作业相关变化。
5) 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。
6) voice active detection
静音识别
1.
Study on the speech compression algorithm of the ADDPCM based on voice active detection;
基于静音识别的改进型ADDPCM语音压缩算法的研究
补充资料："泛魔"识别模型
一种以特征分析为基础的图像识别系统。1959年B.塞尔弗里吉把特征觉察原理应用于图像识别的过程，提出了"泛魔"识别模型。这个模型把图像识别过程分为不同的层次，每一层次都有承担不同职责的特征分析机制,它们依次进行工作,最终完成对图像的识别。塞尔弗里吉把每种特征分析机制形像地称作一种"小魔鬼"，由于有许许多多这样的机制在起作用，因此叫做"泛魔"识别模型。这一模型的特点在于它的层次的划分。
"泛魔"识别模型系统的图像识别共有4个层次(见图)。第一层是执行最简单任务的"映象鬼"，它们只是记录外界的原始形象,正像视网膜获得外界刺激的映象;然后由"特征鬼"进一步分析这个映象。在分析过程中，每个特征鬼都去寻找与自己有关的图像特征。例如，在识别英文字母时，每个特征鬼负责报告字母的一种特征及其数量，如垂直线、水平线、斜线、直角、锐角，不连续曲线和连续曲线等；再由"认知鬼"接受特征鬼的反应，每个认知鬼都从特征鬼的反应中寻找与自己负责识别的图像有关的特征,发现了这种特征时,它就"叫喊"，发现的特征越多，"叫喊"声越大;最后,"决策鬼"根据许多"认知鬼""叫喊"声的大小，选择叫喊声最大的"认知鬼"的反应作为所要识别的图像。
例如在识别字母R时,"映象鬼"先对R进行编码,把信息传递给"特征鬼"作进一步加工,这时会有5个"特征鬼"分别报告图像所包括的一条垂线、两条水平线，一条斜线,3个直角和一条不连续曲线。然后许多"认知鬼"则根据所报告的这些特征及其数量来识别是否是自己负责的字母。这时D、P、R鬼都会有反应，但P鬼只有 4个特征与其符合,并有一特征（斜线）与其不符合；D鬼只有3个特征与其符合,并有两个特征（斜线、直角）与其不符合；只有R鬼有5个特征与其符合,而且这5个特征又包括了R的全部特征，所以R鬼的叫喊声最大，因此"决策鬼"就很容易地作出选择R的决定。
"泛魔"识别模型对于相似的图形也可以分辨，不致混淆；对于失真的图形,如字母的大小发生变化时,识别也不致发生困难。以特征分析为基础的"泛魔"识别模型是一个比较灵活的图像识别系统。它可进行一定程度的学习，如"认知鬼"可逐渐学会怎样解释与它所负责的字母有关的各种特征；它还可以容纳具有其他功能的鬼。这个系统现在也被用来描述人的图像识别过程。
"泛魔"识别模型系统的图像识别共有4个层次(见图)。第一层是执行最简单任务的"映象鬼"，它们只是记录外界的原始形象,正像视网膜获得外界刺激的映象;然后由"特征鬼"进一步分析这个映象。在分析过程中，每个特征鬼都去寻找与自己有关的图像特征。例如，在识别英文字母时，每个特征鬼负责报告字母的一种特征及其数量，如垂直线、水平线、斜线、直角、锐角，不连续曲线和连续曲线等；再由"认知鬼"接受特征鬼的反应，每个认知鬼都从特征鬼的反应中寻找与自己负责识别的图像有关的特征,发现了这种特征时,它就"叫喊"，发现的特征越多，"叫喊"声越大;最后,"决策鬼"根据许多"认知鬼""叫喊"声的大小，选择叫喊声最大的"认知鬼"的反应作为所要识别的图像。
例如在识别字母R时,"映象鬼"先对R进行编码,把信息传递给"特征鬼"作进一步加工,这时会有5个"特征鬼"分别报告图像所包括的一条垂线、两条水平线，一条斜线,3个直角和一条不连续曲线。然后许多"认知鬼"则根据所报告的这些特征及其数量来识别是否是自己负责的字母。这时D、P、R鬼都会有反应，但P鬼只有 4个特征与其符合,并有一特征（斜线）与其不符合；D鬼只有3个特征与其符合,并有两个特征（斜线、直角）与其不符合；只有R鬼有5个特征与其符合,而且这5个特征又包括了R的全部特征，所以R鬼的叫喊声最大，因此"决策鬼"就很容易地作出选择R的决定。
"泛魔"识别模型对于相似的图形也可以分辨，不致混淆；对于失真的图形,如字母的大小发生变化时,识别也不致发生困难。以特征分析为基础的"泛魔"识别模型是一个比较灵活的图像识别系统。它可进行一定程度的学习，如"认知鬼"可逐渐学会怎样解释与它所负责的字母有关的各种特征；它还可以容纳具有其他功能的鬼。这个系统现在也被用来描述人的图像识别过程。
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