楼主: 大多数88
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[计算机科学] 用CMUSphinx系统进行阿拉伯语语音识别的介绍 [推广有奖]

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大多数88 在职认证  发表于 2022-3-2 20:19:00 来自手机 |AI写论文

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摘要翻译:
本文从语音识别问题的角度对阿拉伯语进行了研究。提出了一种建立阿拉伯语自动语音识别系统(ASR)的新方法。该系统基于卡内基梅隆大学的开源CMU Sphinx-4。CMU狮身人面像是一个大词汇量;基于离散隐马尔可夫模型的非特定人连续语音识别系统。我们使用OpenSource CMU Sphinx中的实用程序构建了一个模型。我们将演示此系统对阿拉伯语语音识别的可能适应性。
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英文标题:
《Introduction to Arabic Speech Recognition Using CMUSphinx System》
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作者:
H. Satori, M. Harti and N. Chenfour
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最新提交年份:
2007
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分类信息:

一级分类:Computer Science        计算机科学
二级分类:Computation and Language        计算与语言
分类描述:Covers natural language processing. Roughly includes material in ACM Subject Class I.2.7. Note that work on artificial languages (programming languages, logics, formal systems) that does not explicitly address natural-language issues broadly construed (natural-language processing, computational linguistics, speech, text retrieval, etc.) is not appropriate for this area.
涵盖自然语言处理。大致包括ACM科目I.2.7类的材料。请注意,人工语言(编程语言、逻辑学、形式系统)的工作,如果没有明确地解决广义的自然语言问题(自然语言处理、计算语言学、语音、文本检索等),就不适合这个领域。
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一级分类:Computer Science        计算机科学
二级分类:Artificial Intelligence        人工智能
分类描述:Covers all areas of AI except Vision, Robotics, Machine Learning, Multiagent Systems, and Computation and Language (Natural Language Processing), which have separate subject areas. In particular, includes Expert Systems, Theorem Proving (although this may overlap with Logic in Computer Science), Knowledge Representation, Planning, and Uncertainty in AI. Roughly includes material in ACM Subject Classes I.2.0, I.2.1, I.2.3, I.2.4, I.2.8, and I.2.11.
涵盖了人工智能的所有领域,除了视觉、机器人、机器学习、多智能体系统以及计算和语言(自然语言处理),这些领域有独立的学科领域。特别地,包括专家系统,定理证明(尽管这可能与计算机科学中的逻辑重叠),知识表示,规划,和人工智能中的不确定性。大致包括ACM学科类I.2.0、I.2.1、I.2.3、I.2.4、I.2.8和I.2.11中的材料。
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英文摘要:
  In this paper Arabic was investigated from the speech recognition problem point of view. We propose a novel approach to build an Arabic Automated Speech Recognition System (ASR). This system is based on the open source CMU Sphinx-4, from the Carnegie Mellon University. CMU Sphinx is a large-vocabulary; speaker-independent, continuous speech recognition system based on discrete Hidden Markov Models (HMMs). We build a model using utilities from the OpenSource CMU Sphinx. We will demonstrate the possible adaptability of this system to Arabic voice recognition.
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PDF链接:
https://arxiv.org/pdf/0704.2083
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关键词:sphinx 阿拉伯语 语音识别 USP SPH 构建 角度 离散 建立 CMU

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