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基于神经网络的在线英文Pitman速记发声字的识别
1
作者
邾铭
池哲儒
王晓萍
《浙江大学学报（工学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2003年第5期532-536,550,共6页
介绍了一种对英文Pitman速记发声字进行在线分割识别的新方法.该方法在预处理速记手写体的基础上,采用BP神经网络对发声字分割中可能出现的过分割进行检测和纠正,对音素记号/非音素记号和单个音素记号进行分类和识别,并实现了基于单个...
介绍了一种对英文Pitman速记发声字进行在线分割识别的新方法.该方法在预处理速记手写体的基础上,采用BP神经网络对发声字分割中可能出现的过分割进行检测和纠正,对音素记号/非音素记号和单个音素记号进行分类和识别,并实现了基于单个笔划识别结果的整体单词识别.通过对68个常用英文单词的测试,验证了该方法的平均识别正确率达到89.6%.
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关键词
手写体识别
在线识别
发声字分割
文pitman速记
神经网络
音素记号
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题名
基于神经网络的在线英文Pitman速记发声字的识别
1
作者
邾铭
池哲儒
王晓萍
机构
浙江大学光电信息工程学系浙
香港理工大学多媒体及信号处理中心
浙江大学光电信息工程学系
出处
《浙江大学学报（工学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2003年第5期532-536,550,共6页
基金
香港理工大学研究基金资助项目(A408).
文摘
介绍了一种对英文Pitman速记发声字进行在线分割识别的新方法.该方法在预处理速记手写体的基础上,采用BP神经网络对发声字分割中可能出现的过分割进行检测和纠正,对音素记号/非音素记号和单个音素记号进行分类和识别,并实现了基于单个笔划识别结果的整体单词识别.通过对68个常用英文单词的测试,验证了该方法的平均识别正确率达到89.6%.
关键词
手写体识别
在线识别
发声字分割
文pitman速记
神经网络
音素记号
Keywords
Feature extraction
Interpolation
Neural networks
分类号
TP391.43 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于神经网络的在线英文Pitman速记发声字的识别
邾铭
池哲儒
王晓萍
《浙江大学学报（工学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2003
0
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