TAILIEUCHUNG - Báo cáo hóa học: " A large vocabulary continuous speech recognition system for Persian language"

Tuyển tập các báo cáo nghiên cứu về hóa học được đăng trên tạp chí hóa hoc quốc tế đề tài : A large vocabulary continuous speech recognition system for Persian language | Sameti et al. EURASIP Journal on Audio Speech and Music Processing 2011 2011 6 http content 2011 1 6 D EURASIP Journal on Audio Speech and Music Processing a SpringerOpen Journal RESEARCH Open Access A large vocabulary continuous speech recognition system for Persian language Hossein Sameti Hadi Veisi Mohammad Bahrani Bagher Babaali and Khosro Hosseinzadeh Abstract The first large vocabulary speech recognition system for the Persian language is introduced in this paper. This continuous speech recognition system uses most standard and state-of-the-art speech and language modeling techniques. The development of the system called Nevisa has been started in 2003 with a dominant academic theme. This engine incorporates customized established components of traditional continuous speech recognizers and its parameters have been optimized for real applications of the Persian language. For this purpose we had to identify the computational challenges of the Persian language especially for text processing and extract statistical and grammatical language models for the Persian language. To achieve this we had to either generate the necessary speech and text corpora or modify the available primitive corpora available for the Persian language. In the proposed system acoustic modeling is based on hidden Markov models and optimized decoding pruning and language modeling techniques were used in the system. Both statistical and grammatical language models were incorporated in the system. MFCC representation with some modifications was used as the speech signal feature. In addition a VAD was designed and implemented based on signal energy and zero-crossing rate. Nevisa is equipped with out-of-vocabulary capability for applications with medium or small vocabulary sizes. Powerful robustness techniques were also utilized in the system. Model-based approaches like PMC MLLR and MAP along with feature robustness methods such as CMS PCA RCC and VTLN and speech .

TÀI LIỆU LIÊN QUAN
TAILIEUCHUNG - Chia sẻ tài liệu không giới hạn
Địa chỉ : 444 Hoang Hoa Tham, Hanoi, Viet Nam
Website : tailieuchung.com
Email : tailieuchung20@gmail.com
Tailieuchung.com là thư viện tài liệu trực tuyến, nơi chia sẽ trao đổi hàng triệu tài liệu như luận văn đồ án, sách, giáo trình, đề thi.
Chúng tôi không chịu trách nhiệm liên quan đến các vấn đề bản quyền nội dung tài liệu được thành viên tự nguyện đăng tải lên, nếu phát hiện thấy tài liệu xấu hoặc tài liệu có bản quyền xin hãy email cho chúng tôi.
Đã phát hiện trình chặn quảng cáo AdBlock
Trang web này phụ thuộc vào doanh thu từ số lần hiển thị quảng cáo để tồn tại. Vui lòng tắt trình chặn quảng cáo của bạn hoặc tạm dừng tính năng chặn quảng cáo cho trang web này.