【摘 要】
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字符识别和语音识别是模式识别中的两个重要领域.该文就这两个领域的某些问题做了一些研究.语音识别方面:该文通过对语言模型、声学模型和识别器的研究构筑了一个基于HMM的大
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字符识别和语音识别是模式识别中的两个重要领域.该文就这两个领域的某些问题做了一些研究.语音识别方面:该文通过对语言模型、声学模型和识别器的研究构筑了一个基于HMM的大词汇量非特定人的汉语连续语音识别系统,该系统具有很强的可移植性、实时性和较好的识别效果.字符识别方面:主要是对手写数字训练样本的挑选和E13B码可信度这两个方面的研究.该文对训练样本进行了分类,给出了边界样本的定义,同时指出适当的添加边界样本到训练样本中对识别器性能的提高是有益的.同时该文给出一个规则,在计算机根据这个规则来自动的挑选训练样本,并且调整训练样本的分布.通过在银行票据OCR系统中的实际应用,证明这种方法是有效的.另外,该文提出一种新的字符识别结果可信度的测定方法.该方法以各候选字的相对邻近度为基础定义了一种新的测定可信度的相对尺度,并将这种方法应用于E13B码识别系统.
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