 | CMU Sphinx 4.전체 최첨단 음성 인식 시스템은 전적으로 Java 프로그래밍 언어로 작성되었습니다. |
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CMU Sphinx 4. 순위 및 요약
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CMU Sphinx 4. 태그
CMU Sphinx 4. 설명
Java 프로그래밍 언어에 전적으로 작성된 최첨단 음성 인식 시스템 SphinX는 BSD 스타일 라이센스로 해제 된 스피커 독립적 인 큰 어휘 연속 음성 인식기입니다. 개발자와 연구원이 음성 인식 시스템을 구축 할 수있는 오픈 소스 리소스 및 도구 모음입니다 .PHINX-4는 Java 프로그래밍 언어로 전적으로 작성된 최첨단 음성 인식 시스템입니다. Carnegie Mellon University, Sun Microsystems Laboratories, Mitsubishi Electric Research Labs (Merl) 및 Hewlett Packard (HP)의 Sphinx Group 간의 공동 공동 작업을 통해 산타 크루즈 (UCSC)에서 캘리포니아 대학 (UCSC) 및 Massachusetts Institute of Technology (MIT) .SPHINX-4는 Java 프로그래밍 언어로 SPHINX-3 항구로 시작되었지만 SPHINX-3보다 훨씬 융통성이 있도록 설계된 인식기로 진화하여 연설 연구를위한 훌륭한 플랫폼이되었습니다. ...에 CMU Sphinx Group은 연구 개발에서 한 번 금지 된 초기 투자 비용없이 한 번 음성 사용 응용 프로그램을 만드는 데 관심이있는 모든 사람에게 기본적인 수준의 기술을 제공하는 합리적으로 성숙한 세계적 수준의 음성 구성 요소입니다. 현장의 모든 연구자가 동일한 구성 요소가 공개되며 언어학 연구에도 사용됩니다. 그러나 스핑크스는 최종 제품이 아닙니다. 특정 수준의 전문 지식을 가진 사람들은 여기에서 사용 가능한 스핑크스 버전으로 훌륭한 결과를 얻을 수 있지만 순진한 사용자는 확실히 더 많은 도움이 필요합니다. 즉, 여기에서 사용할 수있는 소프트웨어는 사용자가 말하기 경험이 없지만 전문가 사용자에게는 그렇지 않습니다. 다음은 "CMU Sphinx 4"의 몇 가지 주요 기능이 있습니다. · 이산 및 연속 음성을 인식 할 수있는 라이브 모드 및 배치 모드 음성 인식 장치. · 일반화 된 플러그 가능 프런트 엔드 아키텍처. Preamphasis, Hamming Window, FFT, Mel 주파수 필터 뱅크, 이산 코사인 변환, Cepstral 평균 정규화 및 Cepstra, Delta Cepstra, Double Delta Cepstra 기능의 플러그 가능 구현을 포함합니다. · 일반화 된 플러그 가능 언어 모델 아키텍처. Unigram, Bigram, Trigram, Java Speech API Grammar Format (JSGF) 및 ARPA 형식의 FST 문법의 ASCII 및 이진 버전에 대한 플러그 가능 언어 모델 지원이 포함됩니다. · 일반화 된 음향 모델 아키텍처. SPHINX-3 ACOUSTIC 모델에 대한 플러그 가능 지원이 포함되어 있습니다. · 일반화 된 검색 관리. Breastth Word Pruning Search에 대한 플러그 가능 지원이 포함됩니다. · 신뢰 점수를 얻고, 격자를 생성하고 ecmascript를 JSGF 태그에 포함시키는 것을 포함하여 가공 후 인식 결과를위한 유틸리티. · 독립 실행 형 도구. 파형 및 스펙트로 그램을 표시하기위한 도구 및 오디오에서 기능 생성 요구 사항 : · Java 2 SDK, Standard Edition 5.0 이상 · 개미 1.6.0 이상 · Subversion (SVN)이지만 SVN 트리와 직접 상호 작용하려는 경우에만 (권장). 이 릴리스에서는 새로운 기능 : 새로운 기능 및 개선 사항 : · Batchagc 프론트 엔드 구성 요소 · 주석의 기본값으로 전환 완료 · ConcatFeatureextrator는 Cepwin 모델과 협력합니다 · 스트림 신호의 끝은 디코더에 전달되어 취소를 수정합니다. · 타이머 API 개선 · 스레딩 정책이 TAS로 변경됩니다 버그 수정: · 언어 모델 덤프에서 UTF-8을 읽는 수정. · 격자 압축의 엄청난 메모리 최적화 · DataStart 및 DataEnd 및 선택적 Speechstart / Speetchend에서보다 안정된 프론 렌드 작업
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