尔可夫模型的汉语连续语音识别系统

在基于手势的用户界面的设计中,由于手势的高维信息,手势的语义含义不明确以及存在不可预测的非手势身体动作,因此连续识别复杂的动态手势是一项具有挑战性的任务。在本文中,我们提出了一种混合模型,该模型可以利

摘要:采用机器视觉对语音对象进行跟踪,利用说话人正常发音时,嘴部的开合状况提取语速信息,实时调整语音识别的工作速度,匹配语音韵律,将有效提高语音识别准确性。讨论了系统的设计原理和实现技术,着重介绍了对

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基于隐马尔可夫模型（HMM）的运动目标轨迹识别

ADeep-Learning-BasedChineseSpeechRecognitionSystem基于深度学习的中文语音识别系统

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以本系统为基础开发了一种语音拨号系统,经过大量实验表明,该系统电路运行稳定,且识别率可以达到90%。系统成本低,稍加改进就可把该语音识别模块移植应用到各种系统设备中。

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一个基于DTW的语音识别系统，解释非常清晰，可以做机器人与语音识别