语音识别

苹果欲收购Nuance 计划开发语音识别引擎

【赛迪网讯】5月8日消息，据TechCrunch网站报道，苹果公司将与Nuance通信公司进行交易谈判，有迹象表明苹果计划开发自主知识产权的语音识别引擎。据报道，Nuance通信公司凭借NaturallySpeaking语音识别引擎，为操

SPCE061A在智能语音识别避障机器人中的设计应用

SPCE061A在智能语音识别避障机器人中的设计应用

科大讯飞语音识别业务连获应用 今年或有结果

科大讯飞（002230，收盘价45.52元）培育中的新业务有了新进展。本周《每日经济新闻》从公司了解到，科大讯飞语音识别解决方案成为工行总行电话银行系统项目的唯一中标产品，此外该产品已在山东电力客服系统中得到

语音识别业务连获应用 科大讯飞今年有望结果

每经记者 胡玉慧 科大讯飞(002230，收盘价45.52元)培育中的新业务有了新进展。本周《每日经济新闻》从公司了解到，科大讯飞语音识别解决方案成为工行总行电话银行系统项目的唯一中标产品，此外该产品已在山东电

一种嵌入式语音识别模块的设计与实现

服务机器人以服务为目的，因此人们需要一种更方便、更自然、更加人性化的方式与机器人交互，而不再满足于复杂的键盘和按钮操作。基于听觉的人机交互是该领域的一个重要发展方向。目前主流的语音识别技术是基于统计模

一种嵌入式语音识别模块的设计与实现

一种嵌入式语音识别模块的设计与实现

基于STM32的嵌入式语音识别模块设计

摘要：介绍了一种以ARM为核心的嵌入式语音识别模块的设计与实现。模块的核心处理单元选用ST公司的基于ARM Cortex-M3内核的32位处理器STM32F103C8T6。本模块以对话管理单元为中心，通过以LD3320芯片为核心的硬件单元实

基于STM32的嵌入式语音识别模块设计

基于STM32的嵌入式语音识别模块设计

语音识别电路HM2006典型应用电路

Android特色开发之传感器和语音识别

　Android特色开发　　Android 是一个面向应用程序开发的丰富平台，它拥有许多具有吸引力的用户界面元素、数据管理和网络应用等优秀的功能。Android 还提供了很多颇具特色的接口。本文我们将分别介绍这些吸引开发者眼

Android特色开发之传感器和语音识别

Android特色开发之传感器和语音识别

苹果宣布为iOS招聘语音识别专家

苹果正在为iOS招聘语音识别技术的专家，被雇佣的专家将会加入到iOS应用程序固件团队，主要的工作职责是“语音识别技术相关联项目”。这项工作内容与最近苹果公布的几项iPhone语音命令专利有极大的关联性。

Google手机语音搜索增加方言识别训练

Google为Android系统制作的语音搜索功能是一款非常好用的软件，当用户不方便进行文字输入时可以进行语音输入方便的进行移动搜索。在两年前语音搜索问世时，Google确定的方向是兼容更多的声音，无论性别、年龄、口音、

传苹果收购语音识别公司Nuance

北京时间11月24日凌晨消息，美国TVDeck.com网站近日放出一则苹果联合创始人史蒂夫·沃茨尼亚克(Steve Wozniak)的视频，视频中沃茨尼亚克称苹果近期已经收购语音识别厂商Nuance。沃茨尼亚克在视频中说，“

印电信部欲投入1.22亿美元建监控系统(图)

北京时间11月11日上午消息（张月红）印度意欲建设一个集中监控和拦截的系统，通过所有通信平台来有效解决国家安全问题。印度电信部已向掌管经济事务的内阁委员会提交了建议书。将耗资54亿卢比2008年孟买发生的&ldqu

语音识别及其定点DSP实现

语音识别研究的根本目的是研究出一种具有听觉功能的机器，能直接接受人的口呼命令，理解人的意图并做出相应的反映。语音识别系统的研究涉及微机技术、人工智能、数字信号处理、模式识别、声学、语言学和认知科学

语音识别及其定点DSP实现

语音识别研究的根本目的是研究出一种具有听觉功能的机器，能直接接受人的口呼命令，理解人的意图并做出相应的反映。语音识别系统的研究涉及微机技术、人工智能、数字信号处理、模式识别、声学、语言学和认知科学

支持向量机语音识别算法在OMAP5912上的移植

针对语音识别这种典型的多类分类问题，提取MFCC参数作为语音特征，采用支持向量机(SVM)作为识别算法，进行非特定人孤立词识别。在给出一种多类分类方法并分析该算法优缺点的基础上，对算法中的所有参数进行测试，选取最佳参数进行实验，识别率达到95％以上。为了满足语音识别系统对实时性和便携性的要求，将该算法在OMAP5912嵌入式系统开发平台上进行实现，与传统的语音识别系统相比，该系统易于使用，语音识别更为快速使捷，并且具有一定的通用性。

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针对语音识别这种典型的多类分类问题，提取MFCC参数作为语音特征，采用支持向量机(SVM)作为识别算法，进行非特定人孤立词识别。在给出一种多类分类方法并分析该算法优缺点的基础上，对算法中的所有参数进行测试，选取最佳参数进行实验，识别率达到95％以上。为了满足语音识别系统对实时性和便携性的要求，将该算法在OMAP5912嵌入式系统开发平台上进行实现，与传统的语音识别系统相比，该系统易于使用，语音识别更为快速使捷，并且具有一定的通用性。

支持向量机语音识别算法在OMAP5912上的移植

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