智能聲控小車畢業(yè)設(shè)計(jì)開題報(bào)告-文庫(kù)吧資料
2025-01-27 17:26本頁面
【正文】 英語、阿拉伯語、法語、德語、意大利語和西班牙語，1997年IBM 推出了用于漢語語音識(shí)別的個(gè)人聽寫系統(tǒng)ViaVoice。1993年IBM 推出了特定人的個(gè)人口述系統(tǒng)，一年后推出了IBM 個(gè)人口述系統(tǒng)的新版本，命名為VTD (Voice Type Dictation) 版。1984年首次展示了有5000詞匯的基于HMM 的孤立字語音識(shí)別系統(tǒng)，%%。1989年Wa i b e l開始使用神經(jīng)元模型，特別是時(shí)間延遲神經(jīng)元 TDNN (TimeDelay Neural Nets)。SPHINX 是第一個(gè)最大的基于HMM 模型的系統(tǒng)，1989年Lee 介紹了一些革新方法使整個(gè)系統(tǒng)有重大改進(jìn)，在 SPHINX 中的許多特征成為現(xiàn)代HMM 系統(tǒng)的標(biāo)準(zhǔn)，例如：Mel倒譜 (Mel scaleecpstra) 、差分系數(shù)(differential coefficients) 、多維矢量量化碼本(multiple vectorquantized codebooks) 、音韻規(guī)則 (phonological rules) 等。BNN能夠?qū)в蟹窖缘恼f話者具有自適應(yīng)能力。該系統(tǒng)用20 句作為自適應(yīng)訓(xùn)練句子，可以使誤識(shí)率從 %%。 1989年DECIPHER 用25個(gè)Mel 濾波器，帶寬為 1006400Hz ，得到每幀12位的Mel CEP 系數(shù)(Melcepstra coefficients) ，使用矢量量化 VQ方法將特征壓縮到每幀4 位：能量(energy) 、能量導(dǎo)數(shù)(energy derivative) 、Mel倒譜(Melcepstra) 和Mel倒譜導(dǎo)數(shù)(Melcepstra derivative) 。在 20個(gè)侯選字中，% 。 1990年在kawasaki的Fujits。在Yamatokoriyama 的夏普信息系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)室，根據(jù)日本語的特點(diǎn)：日語總共有大約100 個(gè)音節(jié)，并且語音是以音節(jié)為基礎(chǔ)，用音節(jié)作語音識(shí)別基元，用音韻規(guī)則得到每個(gè)音節(jié)間的關(guān)系，并用 DTW方法作語音識(shí)別，對(duì) 300 個(gè)孤立字的特定人的識(shí)別率是94% 。根據(jù)1985年Morii的報(bào)導(dǎo)，系統(tǒng)對(duì)274 % 。1990 年Matsunaga使用HMM 和二級(jí)語法：?jiǎn)蝹€(gè)短語的短語結(jié)構(gòu)語法和組合短語的語法研制出連續(xù)語音識(shí)別系統(tǒng)，% ，對(duì)216 % 。東京的NTT 人機(jī)接口實(shí)驗(yàn)室 (The NTT Human Interface Lab) 用HMM匹配音節(jié)和DTW 匹配基音輪廓的混合技術(shù)識(shí)別孤立字，音節(jié)匹配法易于混淆的相似音節(jié)，用基音輪廓就很容易區(qū)分。網(wǎng)絡(luò)能自學(xué)一些特征，% ，而HMM % 。語音識(shí)別部分的精度比整個(gè)翻譯系統(tǒng)的高，% ，% 。HMM 識(shí)別器生成多侯選詞表，通過詞和短語級(jí)的相關(guān)濾波操作將
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