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新型计算机语音识别系统
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《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2005年第2期353-353,共1页
俄罗斯科学院科研人员开发出一种全新的计算机语音识别系统.这一独特的语音识别系统采用语音分级结构,从中辨别语音中最基本的成分,就像鉴别音乐中的音调一样,在语音频谱中,分辨出语音中最基本的具有思维性质的声音频谱.实验表明... 俄罗斯科学院科研人员开发出一种全新的计算机语音识别系统.这一独特的语音识别系统采用语音分级结构,从中辨别语音中最基本的成分,就像鉴别音乐中的音调一样,在语音频谱中,分辨出语音中最基本的具有思维性质的声音频谱.实验表明,这个频谱的范围接近1KHz,而其它那些带有情感色彩的语调,属于心理物理学范畴.这种新开发的计算机语音识别系统接近大脑的识别功能:计算机在系统程序的指导下, 展开更多
关键词 计算机语音识别系统 语音频谱 声音频谱 语音识别系统 俄罗斯科学院
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人工合成噪声环境下的连续英文数字识别系统
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作者 陈庆利 韦元军 李坚石 《贵州大学学报(自然科学版)》 2006年第2期171-174,共4页
噪声鲁棒性问题是当前语音识别的一个重点,作者提出了一个在已有数据库下通过人为地将噪声和语音信号混合的方法,实现实际环境下的连续英文数字语音识别系统.即通过自设计的程序将采集到的噪声文本根据不同的信噪比随机地添加到现有的... 噪声鲁棒性问题是当前语音识别的一个重点,作者提出了一个在已有数据库下通过人为地将噪声和语音信号混合的方法,实现实际环境下的连续英文数字语音识别系统.即通过自设计的程序将采集到的噪声文本根据不同的信噪比随机地添加到现有的语音数据库的语音文本中,使新的数据库中的语音文本符合实际的语音环境.实验结果表明,本系统对带噪声环境下的英文数字的识别率效果好,单词的总体正确识别率达到95.86%. 展开更多
关键词 计算机语音识别 隐马尔可夫模型 噪声鲁棒性 信噪比
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英语作为第二语言的多媒体语音数据库设计制作及初步测试
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作者 苏意玲 韦元军 李坚石 《贵州大学学报(自然科学版)》 2006年第2期167-170,共4页
由于中国方言的发音不同,从而影响了作为第二语言的英语发音也出现了不同的特色,与第一语言为英语的发音口型也出现了很大的差别,在英语的普及的今天,以英文作为第二语言的人们也日益增多,因而有必要建立一个专门针对英语为第二语言的... 由于中国方言的发音不同,从而影响了作为第二语言的英语发音也出现了不同的特色,与第一语言为英语的发音口型也出现了很大的差别,在英语的普及的今天,以英文作为第二语言的人们也日益增多,因而有必要建立一个专门针对英语为第二语言的多媒体语音数据库.本数据库参照AVICAR[1]的方法进行收集,介绍了数据库的特点、录音内容、存储形式,最后对该数据库进行初步辨认测试,并将测试结果与标准测试的结果进行比较.初步测试结果发现收集的数据库识别率大大降低,可见建立该数据库是很有必要的. 展开更多
关键词 计算机语音识别 隐马尔可夫模型 高斯密度
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Speech Recognition Technology in Language Testing: Does Taking the Test in an EnglishSpeaking Environment Matter?
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作者 Marina DODIGOVIC 《Chinese Journal of Applied Linguistics》 2015年第3期251-262,368,共13页
This study investigates a particular use of an application of speech recognition technology in the assessment of English proficiency. The use of the application, called Versant English Test, is examined in the context... This study investigates a particular use of an application of speech recognition technology in the assessment of English proficiency. The use of the application, called Versant English Test, is examined in the context of a country where English is not the first language of communication, in order to determine whether or not English as the first language of the country in which the test is taken could have a bearing on the test result. As suggested by Chun(2006), this study compares the results achieved by test takers in a non-English speaking environment with those obtained by different test takers in an English speaking environment. To be able to decide whether the Versant is more prone to setting-related bias than other English proficiency tests, the Versant test scores are correlated with the TOEFL scores of the test-takers in a non-English speaking setting and the correlation coefficient is then compared with that achieved in an English-speaking environment. The results suggest that the correlation between the Versant and TOEFL in a non-English-speaking environment is not significantly different from that obtained in an English-speaking environment. 展开更多
关键词 speech recognition technology computer assisted language testing linguistic competence second language assessment
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