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搜索资源 - HMM word recognition
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端点检测和基于DTW和HMM的孤立词识别和连续语音识别-endpoint detection and DTW-based HMM and isolated word recognition and Continuous Speech Recognition
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这个关于语音识别的文章，介绍了HMM模型的参数优化的 问题，以及HMM模型的孤立字识别中的应用。-This article on speech recognition, introduced the HMM model parameter optimization, as well as isolated word HMM model to identify the application.
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TTS.TTS是text-to-speech的缩写，英文也称Speech Synthesis即语音合成.
Microsoft Visual Studio2005+Windows2000/XP+ Microsoft Speech SDK 5.1+Microsoft Speech SDK 5.1 Language Pack
功能说明：
按课或级分类单词，用文件或数据库保存，用户可根据需要选择对应课或级别中的单词；
从文件或数据库中读取英文字符；
通过TTS完成文-本语音转换；
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：用C 语言实现了一个用于控制家电开关的声音模块. 该声音模块采用当前语音识别系统的主流技
术——隐马尔可夫模型（HMM）技术，以及线性预测倒谱计算和矢量量化技术. 命令（单词）的正确识别率
在97 以上. 介绍了声音模块的设计方案，并就实现该声音模块的过程中所遇到的具体问题进行了讨论.-: The C language realization of a switch used to control the voice module appliances. The sound modul
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这是HMM孤立字识别的完整程序，用C语言编写，-This is a complete HMM isolated word recognition process, with the C language,
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Hidden Markov Models (HMM) have been used with
some success in recognizing printed Arabic words. In this
paper, a complete scheme for totally unconstrained
Arabic handwritten word recognition based on a Model
discriminant HMM is presented. A
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DTW（Dynamic Time Warping，动态时间归整）算法，该算法基于动态规划（DP）的思想，解决了发音长短不一的模板匹配问题，是语音识别中出现较早、较为经典的一种算法。用于孤立词识别，DTW算法与HMM算法在训练阶段需要提供大量的语音数据，通过反复计算才能得到模型参数，而DTW算法的训练中几乎不需要额外的计算。所以在孤立词语音识别中，DTW算法仍然得到广泛的应用。 -DTW (Dynamic Time Warping, dynamic time warping) algorithm
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key word recognition using mfcc
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一个HMM的Matlab实现方法，可实现孤立词语音识别-Matlab implementation of a HMM methods, an isolated word speech recognition can be achieved
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实现孤立词识别的系统，VC代码，性能很好-Achieve isolated word recognition system, VC code, good performance
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端点检测与一种基于DTW与HHMM的孤立词识别与连续语音识别
-endpoint detection and DTW-based HMM and isolated word recognition and CContinuous Speech Recognition
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基于隐马尔可夫模型的语音单字识别研究：本文针对线性模型在语音识别中的不足, 进行了隐马尔可夫模型(HMM)在
语音单字识别中的研究,主要对观察输出概率求解、 最佳状态序列寻找、 参数估计和
模型参数的选择进行了探讨.-Based on hidden Markov model speech word recognition: the lack of the linear model in speech recognition, hidden Markov model (HMM) speec
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基于逆向最大匹配算法的分词及基于HMM模型的词性标注系统，包括了未登登录词的识别、数据库的添加等内容。（需要手动修改数据库的路径才可以运行）
-Based on the segmentation of the reverse maximum matching algorithm and the HMM-based POS tagging system, including unadvertised login word recognition, and add the database co
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运用HMM进行语音识别之后的孤立词识别，里面函数俱全。可以直接运用，简单方便-Speech recognition with HMM isolated word recognition, which function and taste. Can directly use, simple and convenient
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HMM识别孤立词的研究与实现,有助于学习语音识别-HMM isolated word recognition and implementation of research, contribute to learning speech recognition
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在孤立词语音识别中，最为简单有效的方法是采用DTW（Dynamic Time Warping，动态时间归整）算法，该算法基于动态规划（DP）的思想，解决了发音长短不一的模板匹配问题，是语音识别中出现较早、较为经典的一种算法，用于孤立词识别。HMM算法在训练阶段需要提供大量的语音数据，通过反复计算才能得到模型参数，而DTW算法的训练中几乎不需要额外的计算。所以在孤立词语音识别中，DTW算法仍然得到广泛的应用。
本程序是DTW算法的实现-In isolated word speech recog
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该文件为基于HMM的孤立词/连接词识别系统-The document is based on isolated word HMM' s/conjunctions recognition system
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在孤立词语音识别中，最为简单有效的方法是采用DTW（Dynamic Time Warping，动态时间归整）算法，该算法基于动态规划（DP）的思想，解决了发音长短不一的模板匹配问题，是语音识别中出现较早、较为经典的一种算法，用于孤立词识别。HMM算法在训练阶段需要提供大量的语音数据，通过反复计算才能得到模型参数，而DTW算法的训练中几乎不需要额外的计算。所以在孤立词语音识别中，DTW算法仍然得到广泛的应用。-In isolated word speech recognition, the mos
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在孤立词语音识别中，最为简单有效的方法是采用DTW（Dynamic Time Warping，动态时间归整）算法，该算法基于动态规划（DP）的思想，解决了发音长短不一的模板匹配问题，是语音识别中出现较早、较为经典的一种算法，用于孤立词识别。HMM算法在训练阶段需要提供大量的语音数据，通过反复计算才能得到模型参数，而DTW算法的训练中几乎不需要额外的计算。所以在孤立词语音识别中，DTW算法仍然得到广泛的应用。-Isolated word speech recognition, the most s
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一种基于隐马尔科夫模型的孤立词的的语音识别实验，可以试验0到9的数字语音识别。-An isolated word speech recognition experiment based on the hidden Markov model, can test 0 to 9 digit speech recognition.
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