基于垃圾模型的维吾尔语关键词识别

关键词识别是语音识别中的一个重要研究方向,而维吾尔语的关键词识别研究刚刚开始。结合维吾尔语音节特点和考虑影响关键词识别因素,提出在HMM模型的基础上对非关键词建立垃圾模型的方法,来提高关键词的识别效率。     

基于子字单元的维吾尔语语音识别研究

为提高维吾尔语语音识别的识别率,在分析维吾尔语特点的基础上,设计一种基于子字单元的维吾尔语语音识别总体结构,指出维吾尔语单词的发音模型,给出构建子字发音字典的方法,及其以子字单元为基础构建语言模型与声学模型的方法。在一个语音库上进行实验,采用一种非监督的词切分方法对维吾尔语单词进行词切分,生成子字。实验结果表明,基于子字单元的维吾尔语语音识别可以获得更好的识别结果。     

基于HTK的维吾尔语连续音素识别技术研究

以建立维吾尔语连续音素识别基础平台为目标,在HTK（基于隐马尔可夫模型的工具箱）的基础上,首次研究了其语言相关环节的几项关键技术;结合维吾尔语的语言特征,完成了用于语言模型建立和语音语料库建设的维吾尔语基础文本设计;根据具体技术指标,录制了较大规模语音语料库;确定音素作为基元,训练了维吾尔语声学模型;在基于字母的N-gram语言模型下,得出了从语音句子向字母序列句子的识别结果;统计了维吾尔语32个音素的识别率,给出了容易混淆的音素及其根源分析,为进一步提高识别率奠定了基础。     

基于HTK的维吾尔语连续数字语音识别

根据HTK工作原理,设计了维吾尔语连续数字识别的训练步骤,进行嵌入式重估训练,建立了基于音素级单位的HMM模型,建立了语言模型,实现了维吾尔语非特定人小词汇量亿以内的数字语音识别.     

面向语音合成的维吾尔语音素自动切分算法研究

结合维吾尔语语音特征,以建立维吾尔音素语料库为目标,为了减少人工工作量,通过HTK工具实现了音素的自动切分算法:首先完成了文本设计、录音和手动标注等准备工作,设计了上下文属性集,通过训练获得了每个音素的HMM模型,随后对任意输入的语音句子进行了其音素构成部分的自动切分,最后分析了其切分准确度、存在的问题及对策等。实践表明,在语料库的建设中,该研究策略确实节省了大量的时间和人力成本,提高了语音语料库标注信息的一致性和准确性。     

基于DDBHMM的维吾尔语音声学识别

在维吾尔语连续语音识别试验的声学层建模基础上,引用DDBHMM模型将上下文相关的三音子作为基本识别单元,并提出一种状态绑定的思想,对状态进行优化。为得到更充分的训练模型,提高识别效率,对语料库进行扩充,在多组对比试验的基础上,分析扩充前后对声学层识别速度、准确率等各个方面的影响。     

基于隐马尔可夫模型的动态手势识别研究

随着虚拟现实技术的飞速发展，人们迫切需要一种自然友好的字符输入方式，于是越来越多的研究人员投入到动态手势的研发当中。本文基于隐马尔可夫模型（HMM）搭建了一套动态手势识别系统。这套系统通过Leap Motion采集动态手势数据，并能够识别36个字母和数字的手势（数字0-9和字母A-Z）。经过大量实验表明，该系统有着很强的鲁棒性，识别单独手势的识别率能够达到93.2%。     

基于在线垃圾模型的语音确认方法

该文针对关键词检测和实用语音识别中OOV(Out-Of-vocabulary)问题的检测和拒绝进行研究，通过使用判别式分析，利用L-Best本地分数和N-best言语假设判别分数，进行言语判别(utterarce verification)；该文进行了两组实验，分别针对OOV问题，在小词汇量特定人孤立词识别系统、小词汇量非特定人的孤立词识别系统中进行研究。     

基于HMM关键词识别系统

关键词识别是语音识别中一个重要的研究方向。该文提出了一种基于HMM模型的关键词识别方法。研究并实现了一种新的具有无废料模型精度的采用迭代viterbi的解码算法，从而提高了关键词系统的识别效率。     

基于Bert模型的垃圾短信识别研究

针对现有垃圾短信识别方法,在复杂场景中特征表示效率低的问题,提出文本预处理结合Bert模型的垃圾短信识别方法。首先对数据集进行预处理,消除冗余信息对分类器的影响,然后将预处理后的数据按8:1:1比例划为训练集,交叉验证集和测试集三类。将Bert模型引入垃圾短信识别分类场景,利用动态掩码提高了文本特征表征能力。实验结果表明,本文提出的垃圾短信识别方法具有较好的识别效果。     

富士通顶风作案？——记者暗访“静电”笔记本

在2006年年底中央电视台曾经曝光了浙江工商行政管理局披露的4款不合格笔记本电脑，富士通的一款型号为LBP7120的机型便名列其中，然而就在315来临之际，本刊却收到多名读者爆料，反映这款笔记本目前在广州各大IT卖场并未受到任何管束，仍旧有大量产品在进行销售。对此我们也感到非常纳闷，为何一款被曝质量不合格的笔记本仍能在市场上大量销售，而且如此明目张胆呢？为了了解其中的真实情况，本刊记者特别对此展开了深入调查。[编者按]     

基于隐马尔可夫模型的车牌自动识别技术

本文基于隐马尔可夫模型（HMM）提出了一种车牌字符识别的新方法,用二维隐马尔可夫模型（2D－HMM）方法来识别车牌中的汉字,用伪二 维隐马尔可夫模型（P2DHMM）方法来识别车牌中的英文字符及阿拉伯数字。该算法适用于不同的字符大小、字符倾斜,污损等情况,抗噪声能力强。字符识别正确率达94％以上,具有实用技术的指标。     

维吾尔语连续语音识别技术研究

维吾尔语连续语音识别技术研究主要阐述维吾尔语连续语音的识别技术．主要包括声学模型和语言模趋。在声学模型中,主要介绍基于隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model,HMM）的维吾尔语筵续语音识别声学建模。在语言模型中,主要对比基于文法和基于统计这两种方法的优劣。     

基于隐马尔科夫模型的人脸识别

对于人脸识别系统来说,人脸图像的特征提取和匹配是决定人脸识别系统性能的关键所在。文中提出基于隐马尔科夫模型的人脸识别方法。首先,根据人脸的特点建立马尔科夫模型,然后对图像进行预处理,再利用采样窗对人脸图像进行采样并进行离散余弦变换,提取变换后的系数作为观察向量。最后对人脸图像进行HMM训练,训练结束后即建立了一个人的HMM。基于DCT系数的二维隐马尔科夫模型由于充分利用了人脸图像的二维统计特性,具有较高的识别率。实验结果证明此方法在准确性方面具有良好的性能。     

基于小波变换和隐马尔可夫模型的人脸识别方法

提出了基于小波变换和隐马尔可夫模型的人脸识别方法。对原始图像采用小波分解后,原始图像被分解到不同的频带上。利用小波理论分析可知,在每一级分解中,低频子图像包含了原始图像的主要描述信息,而其他3个高频子图像包含的信息较少,对模式分类的作用也较小,所以可忽略不计。该算法首先对图像进行3级小波分解,然后把3个不同分辨率的低频子图像由小到大排列成树状结构,形成低频小波树。接着利用主元分析对每个小波树枝进行去相关、降维,形成特征小波树枝,并把它作为观测向量对隐马尔可夫模型进行训练,把优化的模型参数用于人脸识别,实验结果表明,该方法识别率较高,具有很好的发展前景。     

维吾尔文手写体联机识别中延迟笔画处理方法

延迟笔画处理是维吾尔文联机手写体单词识别中的难点,样本数据格式为一串具有时序性的序列,造成字母主笔画和延迟笔画在序列位置上多半不连续,很大程度上增加了延迟笔画处理和单词识别的难度。为此,提出一种维吾尔文延迟笔画处理方法,其中包括延迟笔画查找与投影,实验结果证明该方法具有良好的效果,单词识别准确率达到93.71%。