2) continuous speech recognition
连续语音识别
1.
Rapid speaker adaptation for continuous speech recognition;
连续语音识别中的说话人快速自适应技术
2.
The Research of Small Vocabulary Speaker-Independent Continuous Speech Recognition System;
小词汇量非特定人连续语音识别系统的研究
3.
A Continuous Speech Recognition System Based on HTK and Some Experiments on TIMIT
基于HTK的连续语音识别系统及其在TIMIT上的实验
3) distinction of continuous phonetic group
连续语音串识别
4) mandarin continuous speech recognition
汉语连续语音识别
1.
The theory of the mandarin continuous speech recognition based on DDBHMM and maximum a posterior estimation principle was discussed.
为提高汉语连续语音识别系统的性能，建立了音节间相关的半音节识别单元，并研究了基于这种单元的连续语音识别算法。
2.
In the area of mandarin continuous speech recognition,there has always been an urgent but unaddressed task to quantitatively analyze and evaluate the performance of classical Hidden Markov Model(HMM).
定量地分析与评价经典隐马尔可夫模型（Ｈｉｄｄｅｎ Ｍａｒｋｏｖ Ｍｏｄｅｌ，ＨＭＭ）的性能，是汉语连续语音识别研究中尚未解决并且亟需解决的问题。
3.
Mandarin continuous speech recognition has been done for more than 10 years.
汉语连续语音识别的研究已经进行了十多年,取得了一定的成果,但仍然有许多重大的技术问题亟待解决。
5) speech recognition system
语音识别系统
1.
Design of Speech Recognition System Base on SPCE061A;
基于SPCE061A的语音识别系统的设计
2.
Application of Wavelet Transform Technology in speech recognition system of an Intelligent Robot
小波变换在机器人语音识别系统中的应用
3.
This paper present a speech recognition system based on the TMS320C54xx DSP.
介绍了一种基于TM S320C 54xxDSP的语音识别系统及语音端点检测的过程,以及隐尔马柯夫模型(HMM)运用到语音识别的基本原理。
6) large vocabulary continuous speech recognition
大词汇量连续语音识别
1.
In order to use duration information in a large vocabulary continuous speech recognition(LVCSR) system,the pronunciation dictionary is organized as a tree and the language model look-ahead technique is adopted.
为了在大词汇量连续语音识别(LVCSR)系统中能够利用段长信息,该文按树状组织发音词典,利用语言模型预测技术,基于最大似然状态序列(M LSS)算法,给出了采用基于段长分布的隐含M arkov模型(DDBHMM)的LVCSR系统的二元文法语言模型的单步搜索算法。
2.
The broadcast news transcription system has been a new highlight for the research of large vocabulary continuous speech recognition in recent years.
广播电视新闻自动记录系统是近两年国际上出现的大词汇量连续语音识别系统研究的新热点 ,是语音识别技术进一步走向实用化的重要过渡形式 。
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