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三：语音识别技术发展现状-国外研究语音识别的研究工作可以追溯到20世纪50年代AT&T贝尔实验室的Audry系统，它是第一个可以识别十个英文数字的语音识别系统。但真正取得实质性进展，并将其作为一个重要的课题开展研究则是在60年代末70年代初。
基于深度学习语音分离技术的研究现状与进展本文主要是针对单通道的监督性语音分离技术的综述，描述该技术涉及到的特征、模型和目标三个主要方面；并对语音分离的一般流程和整体框架进行了详细的介绍、归纳和总结。表格总结重要摘录隐式时频掩蔽
1、国外语音识别行业收购盘点和技术分析传统语音识别行业贵族Nuance逐渐没落任何时候提到语音识别，都不能避过Nuance这家公司，这家公司曾经在语音领域一统江湖，世界上有超过80%的语音识别都用过Nuance识别引擎技术，其语音产品可以支持...
在语音识别领域，业界和学术界有许多研究团队都有重大进展，微软研究团队在行业的整体发展下同样获益良多。.尽管目前在Switchboard语音识别任务中实现了5.1%的低错误率，事实上语音研究领域仍然挑战重重，例如嘈杂环境、录音距离较远场景下的语音识别...
我国的语音识别研究工作虽然起步较晚，但由于国家的重视，研究工作进展顺利，相关研究紧跟国际水平。由于中国有不可忽视的庞大市场，国外对中国的语音识别技术也非常重视，汉语语音语义的特殊性也使得中文语音识别技术的研究更具有挑战。
国内语音识别研究综述.doc,国内语音识别研究综述摘要：随着近几年语音识别研究的逐渐升温，把握好语音识别领域的正确研究方向显得尤为重要。本文介绍了语音识别技术的原理及系统构成，对2010年以来中国知网（CNKI）收录的中文核心期刊中主题为语音识别的论文进行统计分析，得出国内语音...
国外,老牌的IBM,微软,新兴的不计其数,你所知道的外国大互联网公司,都有深度学习语音方向的部门.深度学习方面,TensorFlow上手快,资料多.语音方面,推荐剑桥大学俞凯(不是百度那个,是思必驰的创始人)的论文,中国人的思维,国际的高度,当年在多次国际对标中,完胜IBM和微软的团队.
论文研究的方法和技术可进一步在其它相关领域得到广泛应用。关键词：语音识别；智能家居；嵌入式操作系统；红外控制IIABSTRACTlivingstandards,peopleaskhigherdemanddomesticenvironment.case,intelligenthomesystemhasbecome...
语音情感识别的国内外研究现状.时间:2018-03-2110:30来源:毕业论文.在生理学中，情感信息已经有比较长的研究历史。.但是随着计算机的出现以及数字信号处理技术的不断发展，将语音信号的情感信息作为一种数字信号进行应用还没有完全深入的研究和.在...
基于单片机的语音控制小车毕业设计论文.基于单片机的语音控制小车设计摘要随着电子工业的发展，具有语音控制功能的小车越来越受到人们的青睐，在人们的日常消费生活中起着不可忽视的作用。.目前，声控技术已在很多领域得到使用。.本文对语音控制...
目前国外的语音情感识别技术尚领先于国内,不过国内对于前端技术的重视也逐步跟上,涌现出一大批优秀的科研工作者,在相关领域做出着贡献。但是无论是国内技术还是...
内容提示:图图书分类号:密级:分类号:密级:毕业设计(论文)题目:语音识别的研究名学生姓名班班级称学院名称称专业名称师指导教师I学位论文原...
分享于2016-08-0720:06:7.5暂无简介文档格式:.doc文档页数:3页文档大小:25.5K文档热度:文档分类:中学教育--试题文档标签:语音识别研究的论文46doc...
自动识别或鉴别说话人身份或语音含义的技术系统本文探讨了语音识刺技术的现状以及发展的趋势(='¨关键词:语音识别技术现状发展趋势。--语音识...
国内语音识别研究综述.doc,国内语音识别研究综述摘要:随着近几年语音识别研究的逐渐升温,把握好语音识别领域的正确研究方向显得尤为重要。本文介绍了语音识别...
去年12月,百度研究院硅谷人工智能实验室(SVAIL)在arXiv上发表了一篇论文《DeepSpeech2:End-to-EndSpeechRecognitioninEnglishandMandarin(DeepSpeech2:端到端的英语...
对于神经网络和语音识别结合方面，由于这个最近发展很快，所以更好的办法是阅读最新的重要论文。但同时神经...
浅谈语音识别技术论文篇二语音识别技术的发展【摘要】语音识别技术研究让人更加方便地享受到更多的社会信息资源和现代化服务,对任何事都能够通过语音交互的方...
导读:本文包含了自动语音识别论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献,主要关键词:语音识别,英语,语音,音素,神经网络,递归,技术。自动语音识别论文文献综述写...
此外，端到端的模型可以轻松的将各种语言揉合在一个模型中，不需要做额外的音素词典的准备，这将大大推动业界技术研究与应用落地的进度。在现在主流的利用深度学习的语音识别模型中...