【摘 要】
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针对传统方法对国际音标(IPA)的字符特征提取存在的识别精度低、实效性差等问题,提出了一种候选框密度可变的YOLO网络国际音标字符识别方法。首先,以YOLO网络为基础,结合国际
【机 构】
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浙江大学人文学院,浙江大学电气工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61571394);浙江省科技项目(2019C01001);浙江大学学科交叉预研专项(2018FZA122)~~
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针对传统方法对国际音标(IPA)的字符特征提取存在的识别精度低、实效性差等问题,提出了一种候选框密度可变的YOLO网络国际音标字符识别方法。首先,以YOLO网络为基础,结合国际音标字符图像X轴方向排列紧密、字符种类和形态多样的特点来改变YOLO网络中候选框的分布密度;然后,增加识别过程中候选框在X轴上的分布,同时减小Y轴方向上的密度,构成YOLO-IPA网络。对采集自《汉语方音字汇》的含有1 360张、共72类国际音标图像的数据集进行检验,实验结果表明:所提方法对尺寸较大的字符识别率达到93.72%,对尺
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