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赵以宝

作品数：9 被引量：25H指数：2
供职机构：哈尔滨工业大学电气工程及自动化学院自动化测试与控制系更多>>
相关领域：自动化与计算机技术电子电信更多>>

合作作者

文献类型

  • 8篇期刊文章
  • 1篇学位论文

领域

  • 5篇电子电信
  • 5篇自动化与计算...

主题

  • 5篇语音
  • 5篇语音识别
  • 2篇音字转换
  • 2篇神经网
  • 2篇神经网络
  • 2篇识别方法
  • 2篇数据融合
  • 2篇WINDOW...
  • 1篇单字
  • 1篇递归神经
  • 1篇递归神经网络
  • 1篇多功能传感器
  • 1篇多媒体
  • 1篇信号
  • 1篇信号处理
  • 1篇语音识别方法
  • 1篇语音信号
  • 1篇语音信号处理
  • 1篇时间标签
  • 1篇识别率

机构

  • 9篇哈尔滨工业大...
  • 1篇吉林大学

作者

  • 9篇赵以宝
  • 6篇孙圣和
  • 2篇王祁
  • 1篇聂伟
  • 1篇谢声斌
  • 1篇臧天仪

传媒

  • 2篇计算机研究与...
  • 1篇传感器技术
  • 1篇哈尔滨工业大...
  • 1篇电子学报
  • 1篇计算机应用研...
  • 1篇小型微型计算...
  • 1篇微型计算机

年份

  • 1篇2001
  • 6篇1999
  • 1篇1998
  • 1篇1997
共 9 条 记 录，以下是 1-9
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排序方式：
一种基于单字统计二元文法的自组词音字转换算法被引量：8
1998年
音字转换在语音识别和汉字语句键盘输入方面都占有很重要的地位.现在比较流行的方法是基于大语料统计的Markov模型的音字转换方法其中基于单字N元文法的音字转换算法具有数据量少、算法简单的优点.但转换准确率却较低;而基于词N元文法的音字转换算法则正好相反本文在基于单字统计Bigram算法的基础上提出了一种自组词的音字转换方法，不仅具有单字Brgram方法的占空间少的优点.而且又可充分利用基于词Bigram算法的优点，实验表明该方法容易实现而且具有较高的转换准确率.
赵以宝孙圣和
关键词：音字转换语音识别
局域网并行处理在语音识别中的应用被引量：2
1999年
在语音识别中，不论是训练语音识别系统，还是使用系统识别语音，都需要进行大量的数据处理，这使得语音识别的研究和实现都变的非常困难．本文提出一种基于局域网的分布式计算机系统的快速并行数据处理方法来实现语音识别的模型训练和语音的识别，不仅加快了训练和识别的速度，节约了大量的时间，而且降低了语音识别任务对硬件的要求，取得了满意的效果．
赵以宝孙圣和臧天仪
关键词：语音识别局域网并行处理计算机
汉语语音识别算法研究
语音识别是人工智能领域的一个重要课题,其在人机交互、办公自动化、通讯以及军事等领域都有着重要的作用.近年来,随着计算机技术的飞速发展以及语音识别在众多领域中的中的美好应用前景,语音识别得到各国政府和广大科研人员的重视,成...
赵以宝
关键词：语音识别数据融合音字转换
声音波形编辑器的OLE控件实现
1999年
本文详细地讨论了WAV文件的数据格式及其录音、读取、播放、波形显示、编辑等控制的实现方法，并在此基础上，利用VC++5.0开发了一个具有上述功能的WAVOLE控件．利用该控件，我们开发了一个汉语语音标注系统，取得了很好的效果．
赵以宝孙圣和
关键词：控件OLEWINDOWS多媒体
多功能传感器被引量：12
1999年
多功能传感器可以同时测量几个物理量。简述多功能传感器的结构，并介绍了模拟人体皮肤的触觉传感器及其它几种多功能传感器。
王祁赵以宝谢声斌
关键词：多功能传感器触觉传感器传感器
完全可控的Windows下的汉字输入法
1997年
本文叙述了一种通过勾子函数来截获Ｗｉｎｄｏｗｓ下的键盘消息，以实现汉字输入法的用户控制。
赵以宝潘淑丽
关键词：汉字输入法键盘消息
一种基于TTRNN的汉语拼音全音节识别方法被引量：2
2001年
递归神经网络（Ｒｅｃｕｒｒｅｎｔ Ｎｅｕｒａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋ，ＲＮＮ）是一种具有时延反馈能力的神经网；它可以充分利用上下文的信息来提高分类的程度，因而很适合汉语拼音的识别 但在实践中受网络规模的限制，能利用的上下文有限，所以对汉语拼音的分类效果并不理想．为此提出一种改进的ＲＮＮ——时间标签递归神经网（ＴＴＲＮＮ）来对汉语拼音的整音节进行直接建模识别的方法；初步的实验结果不仅证明了ＴＴＲＮＮ方法对汉语拼音这样的时序模式有很好的分类能力，而且在拼音识别方面有很强的顽健性。
赵以宝孙圣和
关键词：神经网络语音识别RNN
一种基于数据融合的多话筒语音识别方法被引量：2
1999年
识别率和对环境的适应能力是一个语音识别系统的两个重要性能，常见的提高语音识别率的方法大多通过改进声音模型来获得较高的识别率，这往往造成声音模型的复杂化以及模型训练的困难．另外，在说话人和麦克风位置不固定等情况下，这些方法识别效果往往很差．文中提出了一种用多话筒分别识别一个语音，并用数据融合技术对识别结果进行处理的语音识别方法．初步的实验结果表明该方法不仅可以提高系统对环境的适应能力，而且在单个声音模型识别率不高的情况下。
赵以宝王祁聂伟孙圣和
关键词：语音识别数据融合识别率语音信号处理
时序模式的一种神经网络分类方法
1999年
时序模式是指其特征空间分布在时间轴上的一种模式，如语音信号、雷达信号等．文中提出了一种改进的递归神经网方法——时间标签递归神经网方法，以此来对时序模式进行分类，克服了传统方法的缺点，取得了较好的分类效果．初步的实验结果不仅证明了时间标签递归神经网方法对时序模式的很好的分类能力，而且证明了时间标签对于时序模式分类的重要性．
赵以宝孙圣和
关键词：递归神经网络时间标签模式识别
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