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DETware_v2[1].1.tar
- 求误识率——拒识率曲线（DET曲线） 常应用于说话人识别-seek error rate -- reject rate curve (DET curve) often used in speaker recognition
det(C++)
- 计算误识率——拒识率曲线（VC++） 应用于说话人识别系统中。-calculation error rate -- reject rate curve (VC) for speaker recognition system.
compare
- 一个可以将进行中文分词后的文档与标准文档进行比较的工具，可以测试分词识别的准确率、召回率等-one can be carried out after the Chinese word document with the standard document comparison tool Segmentation can test the accuracy of the identification and recall rates
ICTCLAS_2009_API_DOC
- 计算所汉语词法分析系统ICTCLAS.分词正确率高达97.58 (973专家组评测)，未登录词识别召回率均高于90 ，其中中国人名的识别召回率接近98 处理速度为31.5Kbytes/s。ICTCLAS的特色还在于：可以根据需要输出多个高概率结果，有多种输出格式，支持北大词性标注集，973专家组给出的词性标注集合。这是最新版的API接口文档，有详细的示例。-Calculation of the Chinese lexical analysis system ICTCLAS. Segmentati
F2_6764
- 端点检测是指用数字处理技术来找出语音信号中的各种段落（如音素、音节、词素、词等）的始点和终点的位置。语音段起止端点检测是语音分析、语音合成和语音识别中的一个必要环节。传统的端点检测方法是从wav文件中获取语音采样，将其分帧并计算短时能量和过零率参数，然后进行端点检测。这种工作方式被称为离线处理方法 ，无法实现语音信号的实时处理，对于语音信号分析具有一定的局限性。本文通过开发ActiveX控件，在MATLAB环境下将其嵌入到figure窗口中，以GUI程序的方式使用，实现语音信号端点检测的实时处
Unsupervised_Adapting_in_Speech_Recognising_using_
- 介绍了一种基于词网的最大似然线性回归无监督自适应算法，并进行了改进。根据解码得到的词网估计变换参数，词网的潜在误识率远小于识别结果，因此可以使参数估计更为准确。传统的一个很大缺点是计算量极大，较难实用，对此本文提出了两个改进技术：1利用后验概率压缩词网；2利用单词的时间信息限制状态统计量的计算范围。实验测定,误识率比传统相对下降了。-Introduced the term network based maximum likelihood linear regression unsupervise
speech-recognition
- 语音识别系统，包括预处理，汉明窗，梅尔频率倒谱率，离散余弦变换，前置滤波器组，对数能量，滤波器组，基本的滤波器组，dtw-speech recognition system，including Pretreatment, Hamming window, Mel frequency cepstrum rate, discrete cosine transform, pre-filter, log energy, filter, basic filter，dtw
duan-dian-jian-ce-daquan
- 关于语音识别中的端点检测的代码和资料 用matlab实现的 依据 短时能量 过零率 -Speech Recognition on endpoint detection matlab code and data with the basis to achieve zero rate of short-term energy
luyin
- 语音识别的预处理。包括语音录入、播放、计算短时能量、计算过零率。-Voice recognition preprocessing. Including voice input, playback, calculate short-term energy, zero crossing rate calculation.
speech-recognition-pre-processing
- 本段程序包含了语音识别预处理中的采样、量化、预加重、分帧加窗等程序，另外添加了端点检测需要的短时能量、过零率的程序，经实验测试，运行结果符合理论期望-Procedures in this paragraph contains the voice recognition preprocessing sampling to quantify the pre-emphasis, framing windowed program, the addition of short-term energy ne
EENDPOINTDETEn
- 语音识别的端点检测程序，通过能能量，过零率MFCC低能量普等检测 -Endpoint detection of speech recognition procedures, the adoption of eenergy, zero-crossing rate of MFCC & P, such as low-energy detection