內部交流之一語音識別技術展望-wenkub
2022-08-29 17:34:45 本頁面
【正文】 項目 ?CMU:Sphinx ?實時大詞匯量連續(xù)語音識別系統(tǒng) ?DARPA項目 著名研究機構和成果 (二 ) ?Cambridge University: HTK ?HMM 開發(fā)工具包 ?NIST測試電話語音識別最高精度 ?語種識別系統(tǒng) ?IBM: ViaVoice ?文本錄入系統(tǒng) (ER 15%) ?Microsoft: Whisper ?人機交互系統(tǒng) ?源于 CMU Sphinx 結 論 ?基礎理論模型已經穩(wěn)固 ?特征提取 、 訓練 、 語音分類 、 語言建模 ?限定條件下應用效果明顯 ?聲控操作 、 信息咨詢 、 文本錄入 、 播音識別 、 音頻檢索 ?自然環(huán)境下系統(tǒng)性能尚不滿足要求 ?自然口語 、 噪聲背景 ?歷史回顧 ?發(fā)展趨勢 ?技術實現 ?語義分析與語種鑒別 ?北郵的相關工作 內 容 總體情況 詞 匯 量 大 小 ( 詞 的 個 數 )無 限 制目 錄 語 音查 詢語 音填 表辦 公 室聽 寫數 字 串名 字撥 號 連 接 詞關 鍵 詞系 統(tǒng) 驅 動對 話雙 向對 話自 然 口 語對 話翻 譯網 絡 代 理 和智 能 接 口孤 立 詞朗 讀 語 音 口 語 化 語 音流 利 語 音說 話 風 格語 音 命 令2 0 0 01 9 9 01 9 8 0研究熱點之一 基礎理論模型的改進 ?新型 HMM模型 ， 更好地描述語音現象 ?時間依存型 ?機器學習理論 用于模型的訓練 ?選擇訓練樣本和方法 ， SVM、 決策樹 ?HilbertHuang 變換 ?用于語音信號分析 特征提取 研究熱點之二 噪聲環(huán)境的應對 ?聲學層的補償 ?信號空間中 提高 SNR， 時域及頻域的方法 ?特征層的補償 ?特征空間 噪聲環(huán)境建模 ?從含噪語音譜中 提取純凈語音譜 ?模型層的
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