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1.
2.
根据Flether等人的研究,基于感知独立性假设的子带识别方法被用于抗噪声鲁棒语音识别。本文拓展子带方法,采用基于噪声污染假定的多带框架来减少噪声影响。论文不仅从理论上分析了噪声污染假定多带框架在识别性能上的潜在优势,而且提出了多带环境下的鲁棒语音识别算法。研究表明:多带框架不仅回避了独立感知假设要求,而且与子带方法相比,多带方法能更好的减少噪声影响,提高系统识别性能。 相似文献
3.
本文描述一种基于8031单片机和TC8830AF语音处理器的PC机智能语音卡,通过软硬件设计解决了PC-8031-TC8830AF结构中的通讯问题。该语音卡在进行语音的合成、编辑和播放时,仅占用极少的PC机CPU处理时间,能满足计算机系统进行实时语音合成的要求。 相似文献
4.
于金辉 《计算机辅助设计与图形学学报》1994,6(3):181-185
本文提出一个用于计算机动画的转头模型。它利用头部的正面和侧面形象来构造出头的三维结构形象,然后按指定的旋转轴旋转该结构,经过边缘轮廓提取及隐线消除,最终得到正确的转头过程序列画面。 相似文献
5.
Movie-Maker是一个集成化的适合于结构化图形的教学动画制作工具,它具有较强的功能和通用友好的用户界面,可望为CAI的发展作出较大贡献。本文主要阐述该系统的设计思想和总体结构。 相似文献
6.
Matthias Zobel Joachim Denzler Benno Heigl Elmar Nöth Dietrich Paulus Jochen Schmidt Georg Stemmer 《Machine Vision and Applications》2003,14(1):26-34
Abstract. This contribution introduces MOBSY, a fully integrated, autonomous mobile service robot system. It acts as an automatic dialogue-based
receptionist for visitors to our institute. MOBSY incorporates many techniques from different research areas into one working
stand-alone system. The techniques involved range from computer vision over speech understanding to classical robotics.
Along with the two main aspects of vision and speech, we also focus on the integration aspect, both on the methodological
and on the technical level. We describe the task and the techniques involved. Finally, we discuss the experiences that we
gained with MOBSY during a live performance at our institute. 相似文献
7.
本文对互联网电话的发展趋势,所使用的软件和关键技术作了介绍,并介绍了几家互联网电话产品。 相似文献
8.
单麦克风和双麦克风语音增强系统的研究 总被引:3,自引:0,他引:3
本文对采用减谱法和箱关法的语音增强系统进行了研究,系统的噪声为白噪声和普通机房噪声。减谱法采用单麦克风输入,试验中发现语音的分帧方法对消噪影响很大,通过比较得到了一种具有明显消噪效果的分帧方法,在相关法中采用双麦克风输入,对两个输入信号之间的时延差进行了补偿,在求维纳滤波器系数时,对信号谱进行统计平均,从而使消噪后的语音信号具有较好的自然度。在研究以上两种方法的基础上,我们提出了一种混合消噪系统, 相似文献
9.
语音识别算法的确定与实现 总被引:1,自引:0,他引:1
在语音识别的实验中,对几种算法方案进行了比较、分析和择优淘劣,标准是在一定词汇量的条件下,权衡占用机器的内存空间、(正确)识别率和响应速度。力争使与话者有关的单词语音识别系统的设计达到优化,取得满意的结果。本文即是此项实验的总结。 相似文献
10.
With increasing globalization, communication across language and cultural boundaries is becoming an essential requirement
of doing business, delivering education, and providing public services. Due to the considerable cost of human translation
services, only a small fraction of text documents and an even smaller percentage of spoken encounters, such as international
meetings and conferences, are translated, with most resorting to the use of a common language (e.g. English) or not taking
place at all. Technology may provide a potentially revolutionary way out if real-time, domain-independent, simultaneous speech
translation can be realized. In this paper, we present a simultaneous speech translation system based on statistical recognition
and translation technology. We discuss the technology, various system improvements and propose mechanisms for user-friendly
delivery of the result. Over extensive component and end-to-end system evaluations and comparisons with human translation
performance, we conclude that machines can already deliver comprehensible simultaneous translation output. Moreover, while
machine performance is affected by recognition errors (and thus can be improved), human performance is limited by the cognitive
challenge of performing the task in real time. 相似文献