利用背景知识提高web语音浏览中的识别精度的方法

语音识别的精度不够高一直是阻碍语音技术得以广泛应用的瓶颈,在具体的应用中充分利用背景知识是解决此问题的一种有效方法.在web语音浏览中,用户的语音输入为某个有限集的元素之一,本文利用这个特点,首先定义了一种文本字符串之间的相似度,利用相似度对识别引擎的识别结果进行后处理,进而给出更准确的识别结果.实验结果表明,采用这种方法,语音识别的正确率能够达到95％以上,为真正实现语音上网提供了有力支持.

基于TTS文语转换的Web语音浏览器

提出一种基于文语转换TTS技术I、nternet应用的语音浏览器,从语音合成分析TTS系统特性,给出基于TTS的Web浏览器系统的设计与实现.它整合了Web技术、中文信息处理技术、人工智能以及关键的中文语音合成技术,让用户在阅读Web页面信息的同时能够听到同步朗读的声音.该语音浏览器能提高网络用户获得信息的准确度.

一种文本相似度及其在语音识别中的应用

随着语音识别研究的深入 ,提高通用识别引擎的精度变得越来越困难。但对具体的语音识别任务 ,结合相应的背景 ,采取相应的措施 ,有可能达到很理想的识别精度。在已知语音输入为某有限集元素之一的情形 ,利用文本在发音上的相似度可以大大提高识别的精度。本文对原有文本相似度的定义进行了改进与完善 ,并就其在语音识别任务中的作用进行了深入的研究。