一种基于确信度的双向视频分割方法

提出了一种将前景物体从一个视频序列中分割出来的方法.提出了确信度模型,该模型由局部颜色配置信息求得.该算法首先对视频所有帧做了分水岭预处理,然后对关键帧做了图分割处理.接下来经由双向过程计算确信度.具体为先通过正向过程计算确信度,再通过逆向过程并辅以光流算法对小部分确信度进行修正,最后根据确信度进行前背景标注.该确信度模型对前背景较为相似的视频有良好的分割效果,并且由于通过双向过程进行分割,对视频中部分遮挡物体的分割也有不错的改善.     

一种文本相似度及其在语音识别中的应用

随着语音识别研究的深入,提高通用识别引擎的精度变得越来越困难。但对具体的语音识别任务,结合相应的背景,采取相应的措施,有可能达到很理想的识别精度。在已知语音输入为某有限集元素之一的情形,利用文本在发音上的相似度可以大大提高识别的精度。本文对原有文本相似度的定义进行了改进与完善,并就其在语音识别任务中的作用进行了深入的研究。     

一种改进的基于音节循环的置信度判决方法

为获得较为鲁棒的识别性能,一般的语音识别系统中都会在后端加入一个置信度判决模块,以实现识别错误检测和集外词拒识等功能。针对命令词语音识别系统,传统的基于Filler模型的置信度方法由于自身模型结构的限制,性能相对有限,尤其是对集外词的检测效果不好。为此,使用了一种基于音节循环的置信度判决方法,并对该方法的解码网络进行精简,以满足实用化的效率要求。在中文命令词测试集上的实验结果表明,该方法相对于基于Filler模型的置信度方法对识别效果与识别效率都有了较大的提升。     

基于统计方法的中文姓名识别

本文介绍一个中文姓名的自动识别系统,该系统使用从姓名样本库和真实文本语料库中得到的大量统计数据,以提高系统识别性能。我们从1994年人民日报中随机抽取100篇文章作为测试样本,实验结果表明,准确率和召回率可同时达到90%以上。     

基于字符串相似度的维吾尔语中汉语借词识别

维汉机器翻译过程中会出现较多的未登录词,这些未登录词一部分属于借词(人名、地名等)。该文提出一种新颖的根据借词与原语言词发音相似这一特性进行维吾尔语中汉语借词识别的方法。该方法对已有语料进行训练,得到面向维吾尔语中汉语借词识别的维吾尔语拉丁化规则;根据以上规则对维吾尔语拉丁化,并对汉语词进行拼音化,将借词发音相似转换为字符串相似这一易量化标准;提出了位置相关的最小编辑距离模型、加权公共子序列模型以及二者的带参数融合模型。实验结果表明,综合考虑字符串全局相似性和局部相似性的带参数融合模型取得了最佳的识别效果。     

基于遗传算法的汉语未登录词识别

针对汉语分词处理中未登录词识别这一难点,提出一种应用遗传算法识别的新方法.该方法扩大了分词碎片容量,将未登录词识别问题看成二值分类问题,即在预处理后产生的分词碎片中,单字存在"可组合"和"不可组合"两类,采用遗传算法先将分词碎片中的单字词确定下来,然后将其余相邻单字组合,完成未登录词识别.实验结果表明,该方法可有效地解决未登录词识别问题,提高未登录词识别的精确率和召回率.     

一种语音识别中核心词快速模型优化方法

针对国网客服电话语音识别在特定领域核心词识别效果差的问题,提出一种基于HCLG领域词权重增强和领域词纠正的方法,能够实时并快速地添加领域词,从而动态地优化语言模型,提升语音识别效果。将该模型和算法优化应用在国网客服中心电话语音的咨询、维修、投诉等各种领域场景中,其语音识别结果都得到大幅改善。     

一种语音识别中的环境自适应方法

众所周知,训练和测试环境的不同严重影响了语音识别系统的性能。该文提出了一种新的测试环境自适应的方法,它能在测试进行过程中逐步地学得环境特征,而不需要事先获得测试环境的样本数据,从而改变了语音识别系统性能。     

一种基于DTW的孤立词语音识别算法

针对动态时间规整(DTW)对孤立词端点检测准确性过度依赖的问题,针对上述问题,采用放宽端点和限定动态规整计算范围结合的算法,不仅更准确的放松前后端点降低端点检测的敏感度,而且结合对动态规整计算范围的限定,减少计算量,提高执行效率。分别测试了基于传统DTW算法的识别率和改进后DTW算法的识别率。实验结果表明,改进后的算法,能有效提高孤立词识别率。     

未登录词识别算法的改进

未登录词识别是中文分词系统的两大难题之一。它时提高中文分词最终的正确率和召回率起着重要的作用。本文提出一种改进的未登录词识别算法,通过统计分析大规模语料库及未登录词词表,对前人的成词规则进行改进．并结合限制性成分时所识别的未登录词进行纠正,得出较准确的未登录词识别结果。该算法是规则和统计相结合并且侧重于规则的识别算法,是中文分词中比较有效的未登录词识别算法之一。     

置信度的原理及其在语音识别中的应用

由于置信度模型可以有效地判断观测数据与语音模型之间的匹配程度,因此可以用来对语音识别结果进行假设检验,定位识别结果中的错误,从而提高系统的识别率和稳健笥,讨论了语音识别中置信度的基本原理,、在值方法、模型性能评价方法、比较全面地介绍了置信度在语音识别中的各种,实验结果表明,置信度在语音识别的搜索的剪枝过程、说话人自适应以及拒识和验证方法面都有显的作用。     

一种基于GMM模型的语音情感识别方法

在人机语音交互系统中,机器不仅要具有理解人类语音的能力,还应当具有识别说话人情感的能力.本文提出了基于高斯混合模型(GMM)的序列分类和识别的改进方法,并将该方法引入到语音情感识别的研究中.本文提出了观测值次序均衡的方法.实验结果证明这种新的方法有效地提高了语音情感识别的准确率.     

一种基于数据融合的多话筒语音识别方法

识别率和对环境的适应能力是一个语音识别系统的两个重要性能,常见的提高语音识别率的方法大多通过改进声音模型来获得较高的识别率,这往往造成声音模型的复杂化以及模型训练的困难。另外,在说话人和麦克风位置不固定等情况下,这些方法识别效果往往很差。文中提出了一种用多话筒分别识别一个语音,并用数据融合技术对识别结果进行处理的语音识别方法。初步的实验结果表明该方法不仅可以提高系统对环境的适应能力,而且在单个声音     

一种改进的密码函数识别方法

密码函数识别在恶意代码分析、软件脆弱性分析等领域具有积极的作用。传统的密码函数识别算法由于识别方式单一而存在识别精度不高的问题。针对上述问题,提出一种改进的基于数据流分析的密码函数识别方法,将数据流分析引入密码函数识别中,利用递进式多特征的方法对密码函数进行识别。实验表明,该方法能够准确定位密码函数在应用程序中的位置,相比现有方法提高了密码函数的识别精度。     

交互式自然口语语音识别关键技术

探讨了交互式自然口语音识别中关键词语音识别和交互式自然语言理解等核心技术。建立了关键词模型、非关键词模型和多重关键词语法原则。训练的方法是二元文法统计模型。     

语音识别的顽健性与语音库的建立

汉语语音识别在近十几年有很大进展，现今已有一些系统投入实际应用，并初步商品化。但是一些系统的顽健性较差，因而这方面的问题将成为今后语音识别研究的一项主要任务。为此我们建立了一个适用于语音识别顽健性研究的汉语语音库，并详细介绍了它的构成、特点和试验结果等。     

知识库维护过程中检查其协调性的有效方法

本文首先描述了知识库维护过程中的协调性问题，然后给出了扩充逻辑程序设计的框架，在此框架下，每个逻辑程序等价于一个知识库．为了检查知识库的协调性，本文为知识库中的推理规则构造了正支持集和负支持集，并给出了一些定义；基于这些概念和定义，提出了知识库维护过程中检查知识库协调性的一种有效方法，并证明了相关的定理；基于此方法，实现了一个算法ＣＨＩＭＥ，并给出了用ＣＨＩＭＥ分析一些知识库的实验结果．本文还提到一些相关的工作，最后给出结论.     

语音情感识别方法与研究

提出了语音情感识别的重要性,介绍了基于语音的情感识别的大致过程.对情感语音的特征参数进行了分析,并阐述了具有代表性的语音情感识别的几种模式识别方法.指出该课题的难点所在.     

一种有效的汉语连呼数字识别算法

模板匹配技术用于连呼数字识别,其存在的主要问题是巨大的计算量。本文在分析了汉语连呼数字发音参数特征的基础上,提出了一种集预分割和非预分割方法为一体的连呼数字识别算法,该算法的运算量与多级匹配方法,相比有了大幅度下降,本文同时还探讨了语音参数考模板的建立方法对识别性能的影响及通过加入基音信息进一步提高识别性能的途径。     

实时嵌入式系统中的一种互斥方法

本文分析了实时嵌入式操作系统中几种常用的互斥方法,提出了一种基于任务优先级的禁止抢占法,并分析了该方法的安全性和高效性。