多語種自動識別演算法

❶ nlp演算法是什麼呢

1、nlp演算法是自然語言處理演算法。自然語言處理( Natural Language Processing, NLP)是計算機科學領域與人工智慧領域中的一個重要方向。它研究能實現人與計算機之間用自然語言進行有效通信的各種理論和方法。

2、自然語言處理（nlp）是一門融語言學、計算機科學、數學於一體的科學。因此，這一領域的研究將涉及自然語言，即人們日常使用的語言，所以它與語言學的研究有著密切的聯系，但又有重要的區別。

3、自然語言處理（nlp）並不是一般地研究自然語言，而在於研製能有效地實現自然語言通信的計算機系統，特別是其中的軟體系統。因而它是計算機科學的一部分。

4、自然語言處理（nlp）主要應用於機器翻譯、輿情監測、自動摘要、觀點提取、文本分類、問題回答、文本語義對比、語音識別、中文OCR等方面。

5、自然語言（nlp）的形式（字元串）與其意義之間是一種多對多的關系。其實這也正是自然語言的魅力所在。但從計算機處理的角度看，我們必須消除歧義，而且有人認為它正是自然語言理解中的中心問題，即要把帶有潛在歧義的自然語言輸入轉換成某種無歧義的計算機內部表示。

❷ 自動語音識別技術的特點

1、語音識別精度高：自動語音識別技術可以提供高精度的語音識別，可以准確識別出說話者的語音，從而提高語音識別的准確率。
2、語音識別速度快：自動語音識別技術可以提供快速的語音識別，可以在短時間內完成語音識別，從而提高語音識別的效率。
3、語音識別靈活：自動語音識別技術可以提供靈活的語音識別，可以根據不同的語音環境選擇不同的語音識別演算法，從而提高語音識別的靈活性。

❸ matlab中的特定人語音識別演算法DTW演算法的應用常式

語音識別原理

語音識別系統的本質就是一種模式識別系統，它也包括特徵提取、模式匹配、參考模式庫等基本單元。由於語音信號是一種典型的非平穩信號，加之呼吸氣流、外部噪音、電流干擾等使得語音信號不能直接用於提取特徵，而要進行前期的預處理。預處理過程包括預濾波、采樣和量化、分幀、加窗、預加重、端點檢測等。經過預處理的語音數據就可以進行特徵參數提取。在訓練階段，將特徵參數進行一定的處理之後，為每個詞條得到一個模型，保存為模板庫。在識別階段，語音信號經過相同的通道得到語音參數，生成測試模板，與參考模板進行匹配，將匹配分數最高的參考模板作為識別結果。後續的處理過程還可能包括更高層次的詞法、句法和文法處理等，從而最終將輸入的語音信號轉變成文本或命令。

DTW演算法原理

DTW是把時間規整和距離測度計算結合起來的一種非線性規整技術，它尋找一個規整函數im=Ф(in)，將測試矢量的時間軸n非線性地映射到參考模板的時間軸m上，並使該函數滿足：

D就是處於最優時間規整情況下兩矢量的距離。由於DTW不斷地計算兩矢量的距離以尋找最優的匹配路徑，所以得到的是兩矢量匹配時累積距離最小所對應的規整函數，這就保證了它們之間存在的最大聲學相似性。

DTW演算法的實質就是運用動態規劃的思想，利用局部最佳化的處理來自動尋找一條路徑，沿著這條路徑，兩個特徵矢量之間的累積失真量最小，從而避免由於時長不同而可能引入的誤差。

❹ 語音識別技術的面臨問題

語音識別技術需要能排除各種環境因素的影響。目前，對語音識別效果影響最大的就是環境雜音或嗓音，在公共場合，你幾乎不可能指望計算機能聽懂你的話，來自四面八方的聲音讓它茫然而不知所措。很顯然這極大地限制了語音技術的應用范圍，目前，要在嘈雜環境中使用語音識別技術必須有特殊的抗嗓(NoiseCancellation)麥克風才能進行，這對多數用戶來說是不現實的。在公共場合中，個人能有意識地摒棄環境嗓音並從中獲取自己所需要的特定聲音，如何讓語音識別技術也能達成這一點呢？這的確是一個艱巨的任務。
此外，帶寬問題也可能影響語音的有效傳送，在速率低於1000比特/秒的極低比特率下，語音編碼的研究將大大有別於正常情況，比如要在某些帶寬特別窄的信道上傳輸語音，以及水聲通信、地下通信、戰略及保密話音通信等，要在這些情況下實現有效的語音識別，就必須處理聲音信號的特殊特徵，如因為帶寬而延遲或減損等。語音識別技術要進一步應用，就必須在強健性方面有大的突破。
多語言混合識別以及無限詞彙識別方面
簡單地說，目前使用的聲學模型和語音模型太過於局限，以至用戶只能使用特定語音進行特定詞彙的識別。如果突然從中文轉為英文，或者法文、俄文，計算機就會不知如何反應，而給出一堆不知所雲的句子；或者用戶偶爾使用了某個專門領域的專業術語，如「信噪比等，可能也會得到奇怪的反應。這一方面是由於模型的局限，另一方面也受限於硬體資源。隨著兩方面的技術的進步，將來的語音和聲學模型可能會做到將多種語言混合納入，用戶因此就可以不必在語種之間來回切換。此外，對於聲學模型的進一步改進，以及以語義學為基礎的語言模型的改進，也能幫助用戶盡可能少或不受詞彙的影響，從而可實行無限詞彙識別。 最終，語音識別是要進一步拓展我們的交流空間，讓我們能更加自由地面對這個世界。可以想見，如果語音識別技術在上述幾個方面確實取得了突破性進展，那麼多語種交流系統的出現就是順理成章的事情，這將是語音識技術、機器翻譯技術以及語音合成技術的完美結合，而如果硬體技術的發展能將這些演算法進而固化到更為細小的晶元，比如手持移動設備上，那麼個人就可以帶著這種設備周遊世界而無需擔心任何交流的困難，你說出你想表達的意思，手持設備同時識別並將它翻譯成對方的語言，然後合成並發送出去；同時接聽對方的語言，識別並翻譯成已方的語言，合成後朗讀給你聽，所有這一切幾乎都是同時進行的，只是機器充當著主角。
任何技術的進步都是為了更進一步拓展我們人類的生存和交流空間，以使我們獲得更大的自由，就服務於人類而言，這一點顯然也是語音識別技術的發展方向，而為了達成這一點，它還需要在上述幾個方面取得突破性進展，最終，多語種自由交流系統將帶給我們全新的生活空間。

❺ 誰知道語音識別這方面的知識！！！

高性能漢語數碼語音識別演算法

李虎生 劉加 劉潤生

摘 要： 提出了一個高性能的漢語數碼語音識別(MDSR)系統。 MDSR系統使用Mel頻標倒譜系數(MFCC)作為主要的語音特徵參數，同時提取共振峰軌跡和鼻音特徵以區分一些易混語音對，並提出一個基於語音特徵的實時端點檢測演算法，以減少系統資源需求，提高抗干擾能力。採用了兩級識別框架來提高語音的區分能力，其中第一級識別用於確定識別候選結果，第二級識別用於區分易混語音對。由於採用了以上改進， MDSR系統識別率達到了98.8%.
關鍵詞：漢語; 數碼語音識別
分類號：TN 912.34 文獻標識碼：A
文章編號：1000-0054(2000)01-0032-03

High performance digit mandarin
speech recognition

LI Husheng LIU Jia LIU Runsheng
(Department of Electronic Engineering,Tsinghua University, Beijing 100084, China)

Abstract：High-performance mandarin digit speech recognition (MDSR) system is developed using MFCC (mel frequency cepstrum coefficient) as the main parameter identifying the speech patterns. The formant trajectory and the nasal feature are extracted to identify confused words. A feature-based, real-time endpoint detection algorithm is proposed to rece the system resource requirements and to improve the disturbance-proof ability. A two-stage recognition frame enhances discrimination by identifying candidate words in the first stage and confused word pairs in the second stage. These improvements result in a correct recognition rate of 98.8%.
Key words：mandarin；digit speech recognition▲

漢語數碼語音識別 (mandarin digit speech recognition, MDSR) 是語音識別領域中一個具有廣泛應用背景的分支，它的任務是識別「0」到「9」等10個非特定人漢語數碼語音，在電話語音撥號、工業監控、家電遙控等領域有著極大的應用價值〔1〕。但與英語數碼語音識別相比， MDSR的性能尚未達到成熟應用水平，這是因為 1) 漢語數碼語音的混淆程度較高； 2) 漢語是一個多方言語種，說話人會帶有或多或少的地方口音； 3) 在許多應用背景中，MDSR需要在運算和存儲資源都較為緊張的數字信號處理器(digital signal processor, DSP)系統上實現，這為MDSR演算法的設計帶來了很大的限制。由於以上原因，MDSR是一項相當困難的任務。
針對漢語數碼語音識別提出了一系列高性能的演算法，使MDSR識別率達到了98.8%。由這些演算法構成的識別系統框圖如圖1所示。
MDSR系統〔1〕提取的語音特徵參數包括用於識別的參數和用於端點檢測的參數。

圖1 MDSR系統框圖

1 語音前端處理

語音前端處理包括語音特徵提取和端點檢測兩部分。

1.1 語音特徵提取
1.1.1 基本識別參數
目前常用的語音識別參數有基於線性預測編碼(LPC)的線性預測倒譜系數(LPCC)和基於Mel頻標的倒譜系數(MFCC)〔2〕。實驗證明，採用MFCC參數時系統識別率高於採用LPCC參數。因此本文的基本識別參數採用MFCC參數及一階差分MFCC參數。

1.1.2 共振峰軌跡
在MDSR中，易混淆語音「2」和「8」可以由其第2，3共振峰的變化趨勢區分開〔3〕。因此可將共振峰軌跡作為識別參數之一，並選用峰值選取演算法來提取共振峰軌跡〔3〕。

1.1.3 鼻音特徵參數
漢語數碼語音中，「0」的母音具有鼻音的特徵，而「0」容易與具有非鼻化母音的「6」混淆，因此鼻音特徵可用於提高「0」的識別率。鼻音的特徵包括〔4〕：
1) 鼻音在頻譜低端(約0.25kHz左右)有1個較強的共振峰。
2) 鼻音在中頻段(約0.8～2.3kHz)的能量分布較為均勻，沒有明顯的峰或谷。
採用以下2個參數表徵鼻音的特徵：
1) 低頻能量比：

(1)

其中fn為鼻音低頻共振峰頻率， B為鼻音低頻共振峰帶寬。Fk為對語音作快速Fourior變換(FFT)後第k個頻率點的能量， 〔f1，f2〕則為語音「6」能量集中的頻帶。
2) 頻譜質心：

(2)

其中〔fL,fH〕為0.8～2.3kHz的中頻段。由於MDSR系統採用的基本識別參數為MFCC參數，其計算過程中需要作FFT，所以低頻能量比和頻譜質心兩個參數可以順帶算出，不會影響特徵提取的實時完成。

1.2 端點檢測
本文提出了基於語音特徵的實時端點檢測演算法(feature-based real-time endpoint detection, FRED)，充分利用漢語數碼語音的特點，在實時提取特徵參數後完成端點檢測，檢測到的端點只精確到幀的量級。
根據語音學知識〔4〕， MDSR中各類語音的頻譜特點如表1

表1 漢語數碼語音頻譜特點

頻 譜 特 征
濁 音 元 音 低頻(0.1至0.4kHz間)能量較高； 中頻(0.64至2.8kHz)能量較高
濁輔音 低頻(0.1至0.4kHz間)能量較高； 中頻(0.64至2.8kHz)能量較低
清輔音 高頻(3.5kHz以上)能量較高

採用3個頻譜能量分布參數｛R1，R2，R3｝分別反應頻譜高頻、低頻和中頻的分布特徵。其定義如下：
(3)
(4)

其中： i表示第i幀， N為語音幀長，也即FFT點數， Fk為對語音幀作FFT後各頻率點能量， T為語音的總幀數，式(3)，(4) 中求和號的上下限由表1中相應頻率范圍確定，當N為256，采樣頻率為實驗所用語音庫的11kHz時， f0＝81， f1＝9， f2 ＝2， f3＝65， f4＝15.由於進行了能量歸一化，所以上述特徵與語音的強度是無關的。由於計算MFCC參數時需要作FFT，因此頻譜能量分布參數可以順帶算出。此外，用於端點檢測的參數還包括短時能量參數E0(i)〔5〕.
由以上參數， FRED演算法過程為：
1) 根據采入信號首尾兩幀確定能量閾值；
2) 根據參數R2確定語音濁音段；
3) 根據參數R1與E0向濁音段兩端擴展式搜索語音起始幀；
4) 根據參數R3確定母音段。
FRED演算法的特點是：
1) 利用了語音的本質特徵進行端點檢測，能夠很好地適應環境的變化和干擾，實驗證明FRED演算法可以有效地提高識別率； 2) 將語音端點定在幀的量級上，保證了特徵參數在采樣時實時提取，節省了系統運行時間，大大減少了系統所需的存儲量； 3) 能夠准確地確定語音的母音段，從而將輔音與母音分割開，有利於對語音局部特徵的辨識。

2 識別演算法

實驗表明， MDSR的識別錯誤集中在少數幾對易混語音中〔1〕，因此本文採用了兩極識別框架，即第一級完成對識別結果的初步確定，第二級完成對易混淆語音的進一步辨識。

2.1 第一級識別
在第一級識別中採用的基本方法為離散隱含Malkov模型(DHMM)演算法〔5〕，用Viterbi演算法〔5〕計算各個數碼語音模型產生采入語音的概率Pr。
由於HMM是一個有人為假設的模型，所以有不可避免的缺陷。其中一個缺陷是在HMM中各狀態的持續時間呈幾何分布，即

P(Li=n)=anii(1-aii)， (5)

其中： Li為狀態i的持續時間， aii為狀態i跳轉回自身的概率。按照式(5)，狀態持續時間越長，其概率越小，這是不符合實際情況的。用Γ分布來描述狀態持續時間〔5〕，即

(6)

其中αi和βi為Γ分布的參數， Fi為歸一化因子參數，以上各參數在訓練時由訓練語音樣本估計出。在識別時，用Viterbi演算法獲得的最佳狀態路徑中各狀態持續時間的概率對Pr作修正：

(7)

其中： λ為加權系數， S為狀態數。識別結果則由修正後的概率P�′r獲得。實驗證明，用狀態持續時間分布對Pr進行修正所得的識別性能有明顯的提高。

2.2 第二級識別
對第一級識別的錯誤作分析，我們發現大部分錯誤都集中在少數幾對易混語音中。表2列出了識別錯誤最多的6對語音(其中「1」念為〔yao〕)占所有錯誤的百分比及其區分特徵。可見這6對語音占所有錯誤的91%，所以如果能夠在第二級識別中對這幾對語音作進一步的辯識，整個MDSR系統的性能會有很大的提高。

表2 易混語音錯誤百分比及其區分特徵

易混語音 占識別錯誤百分比/% 區分特徵
「2」「8」 45 共振峰軌跡變化趨勢
「1」「9」 12 不同的輔音
「1」「6」 11 不同的輔音
「0」「6」 11 鼻音特徵的有無
「3」「4」 8 不同的母音
「6」「9」 4 輔音的清濁性

由表2可見，易混語音「2」「8」， 「0」「6」， 「6」「9」可以用表徵其區分特徵的參數，根據一定的規則進行判決，而「1」「9」， 「1」「6」， 「3」「4」則可以利用端點檢測中元、輔音分割的結果，訓練母音部分和輔音部分的HMM參數，在識別時針對相應部分再作一次局部HMM識別。表3列出了各對易混語音第二級識別的方法。
表3 第二級識別方法

易混語音 第二級識別方法 規則判決的特徵參數或
局部HMM的辨識部位
「2」「8」 規則判決 共振峰軌跡
「1」「9」 局部HMM辨識 輔音
「1」「6」 局部HMM辨識 輔音
「0」「6」 規則判決 鼻音特徵
「3」「4」 局部HMM辨識 母音
「6」「9」 規則判決 頻譜分布參數R1

3 實驗結果

實驗使用了一個包含160人從「0」到「9」的各一遍發音的語音庫來測試系統的性能，庫中語音采樣率為11kHz，量化精度為16bit線性量化，錄音背景為普通辦公室環境。
首先測試了特徵參數採用LPCC參數，端點檢測採用快速端點檢測演算法〔6〕，只用Viterbi演算法進行一級識別時的基本結果，然後測試了逐個加入本文所提出的各種方法後的識別率，結果如表4。可見，所採用的每一種方法都使系統性能較之於基本系統有了顯著的提高，最後達到98.8%的識別率。

表4 演算法性能比較

採用的演算法 識別率/%
基本結果 91.1
採用MFCC參數 92.9
FRED演算法 95.4
狀態持續時間分布 96.0
第二級識別 98.8

4 結 論
採用了一系列演算法，有效地提高了MDSR系統的識別率，實現了一個高性能的MDSR系統，其特點為：
1) 採用了兩極識別框架，增強了對易混語音的區分能力。
2) 充分利用針對漢語數碼語音的語音學知識，提高了端點檢測的抗干擾能力，提取了用於區分易混語音的共振峰軌跡、鼻音特徵等聲學特徵，進一步提高了系統識別率。
3) 各演算法所需的運算量和存儲量都較小，有利於MDSR在DSP系統上的實現。■

基金項目：國家自然科學基金項目(69772020)和國家「八六三」高技術項目(863-512-9805-10)
作者簡介：李虎生 (1975-)， 男(漢)， 四川， 碩士研究生
作者單位：李虎生(清華大學，電子工程系，北京，100084)
劉加(清華大學，電子工程系，北京，100084)
劉潤生(清華大學，電子工程系，北京，100084)

參考文獻：

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〔2〕Davis S B, Mermelstein P. Comparison of parametric representations for monosyllabic word recognition in continuously spoken sentences 〔J〕. IEEE Trans, on Speech and Audio Signal Processing, 1980, 28 (4)： 357－366.
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Wu Zongji, Lin Maocan. Tutorial on Experimental Phonetics 〔M〕. Beijing： Higher Ecation Press, 1989. (in Chinese)
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Yang Xingjun, Chi Huisheng. Digit Speech Signal Processing 〔M〕. Beijing： Publishing House of Electronic Instry, 1995. (in Chinese)
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Gu Liang. Research on Methodologies for Mandarin Digit Speech Recognition and Design of its DSP System 〔D〕. Beijing： Tsinghua University, 1997. (in Chinese)
http://www.oxbad.com/DSP/maindoc/audio/PAGE/5.HTM

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❽ 各類場景應用中涉及的AI演算法匯總

整理了各類場景應用中AI演算法

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二、人臉、體態、眼瞳、聲音、指紋

人臉分割人臉識別，無，人體分析HAS，識別人的年齡，性別，穿著信息，客流統計分析，智能客服，熱點區域分析，人體檢測，人臉口罩識別，人臉對比，人臉搜索，人臉檢測與屬性分析，人臉活體檢測，人體關鍵點檢測，行人重識別，細粒度人像分割，人像分割，人臉解析，3D人體姿態估計，人臉融合，人臉識別，換臉甄別，人臉支付，人臉核身，人像變換，人臉試妝，人臉融合，人體分析，手勢識別，人臉驗證與檢索，人臉比對，人臉比對sensetime，人臉水印照比對，靜默活體檢測，靜默活體檢測sensetime，人臉檢測和屬性分析，人臉特徵分析tuputech，配合式活體檢測，人臉安防，計算機視覺，智能應用服務，人臉查詢人臉分析人臉統計名單庫管理人臉布控，人臉應用，人體應用，人體查詢，車輛查詢車輛分析車輛統計車輛布控車輛名單庫管理，車輛應用，人臉圖像識別人體圖像識別車輛圖像識別，圖像識別，圖像比對，人臉比對，人體檢測，人臉口罩識別，人臉對比，人臉搜索，人臉檢測與屬性分析，人臉活體檢測，人體關鍵點檢測，行人重識別，細粒度人像分割，人像分割，人臉解析，3D人體姿態估計，人臉融合，人臉識別，人臉檢測，人臉比對，人臉搜索，人臉關鍵點，稠密關鍵點，人臉屬性，情緒識別，顏值評分，視線估計，皮膚分析，3D人臉重建，面部特徵分析人體識別，人體檢測，人體關鍵點，人體摳像，人體屬性，手勢識別人像處理，美顏美型，人臉融合，濾鏡，聲紋識別支付，語音合成，語音合成，聲紋識別，語音喚醒，人臉識別引擎，攝像頭人臉識別，圖片人臉檢測，身份識別，人臉識別，人臉屬性，人體識別，聲紋識別，衣服檢索及聚類，語音分析，聲紋識別，說話人歸檔，人臉和人體識別，人臉檢測，手勢識別，人臉與人體識別，人臉識別雲服務，人臉識別私有化，人臉離線識別SDK，人臉實名認證，人像特效，人體分析，人臉技不，皮膚分析獨家，頭部分割，宏觀人臉分析，人臉關鍵點檢測，微觀人臉分析獨家，頭發分析獨家，五官分割，頭發分割人體技術，人體外輪廓點檢測獨家，精細化人像摳圖，人體框檢測，肢體關鍵點檢測，人像分割，服飾識別，手勢識別，皮膚分割，人臉，說話人識別，人臉檢測識別，人臉1：1比對，人臉檢測，AI人臉/人形車輛，大數據人像圖片防偽，QoS保障，CDN，表情識別，舉手動作識別，人臉檢測，網路切片，邊緣計算，人臉分析，人臉檢測，人臉搜索，人體分析，手勢識別，著裝檢測，人臉識別，行為檢測，人臉識別，人形檢測，行為分析，人臉檢測，人臉跟蹤，人臉比對，人臉查找，人臉屬性分析，活體檢測，聲音指紋，聲紋識別。

三、視頻

視頻分割、視頻處理、視頻理解、智能視覺、多媒體，視頻內容分析，人體動作監控，視頻分類，智能交通，人/動物軌跡分析，目標計數，目標跟蹤，視頻編輯-，精彩片段提取，新聞視頻拆分，視頻摘要，視頻封面，視頻拆條，視頻標簽-，視頻推薦，視頻搜索，視頻指紋-，數字版權管理，廣告識別，視頻快速審核，視頻版權，視頻查重，視頻換臉，車輛解析， 體育 視頻摘要，視頻內容分析，顏色識別，貨架商品檢測， 時尚 搭配，危險動作識別，無，無，視頻，視頻換臉，車輛解析， 體育 視頻摘要，視頻內容分析，顏色識別，貨架商品檢測， 時尚 搭配，危險動作識別，菜品識別，視頻識別引擎，結腸息肉檢測，胃鏡評估系統，視頻標簽，場景識別，客流分析，手勢識別，視頻技術，短視頻標簽，視覺看點識別，動態封面圖自動生成，智能剪輯，新聞拆條，智能插幀，視頻技術，多模態媒資檢索公測中，媒體內容分析，媒體內容審核，視頻生成，視頻動作識別，

四、ocr文字識別

手寫識別，票據識別，通用文檔，通用卡證，保險智能理賠，財稅報銷電子化，證照電子化審批，票據類文字識別，行業類文字識別，證件類文字識別，通用類文字識別，通用文字識別，駕駛證識別，身份證識別，增值稅發票識別，行駛證識別，營業執照識別，銀行卡識別，增值稅發票核驗，營業執照核驗，智能掃碼，行業文檔識別， 汽車 相關識別，票據單據識別，卡證文字識別，通用文字識別，手寫文字識別，印刷文字識別，銀行卡識別，名片識別，身份證識別intsig，營業執照識別intsig，增值稅發票識別intsig，拍照速算識別，公式識別，指尖文字識別，駕駛證識別JD，行駛證識別JD，車牌識別JD，身份證識別，增值稅發票識別，營業執照識別，火車票識別，計程車發票識別，印刷文字識別（多語種），印刷文字識別（多語種）intsig內容審核，色情內容過濾，政治人物檢查，暴恐敏感信息過濾，廣告過濾，OCR自定義模板使用手冊，OCR自定義模板API文檔，通用文字識別，駕駛證識別，身份證識別，增值稅發票識別，行駛證識別，營業執照識別，銀行卡識別，身份證識別，駕駛證識別，行駛證識別，銀行卡識別，通用文字識別，自定義模板文字識別，文字識別引擎，身份證識別，圖片文字識別，通用文字識別，身份證識別，名片識別，光學字元識別服務，通用文字識別，手寫體文字識別，表格識別，整題識別（含公式），購物小票識別，身份證識別，名片識別，自定義模板文字識別，文字識別，通用文字識別，銀行卡識別，身份證識別，字幕識別，網路圖片識別， 游戲 直播關鍵字識別，新聞標題識別，OCR文字識別，通用場景文字識別，卡證文字識別，財務票據文字識別，醫療票據文字識別， 汽車 場景文字識別，教育場景文字識別，其他場景文字識別，iOCR自定義模板文字識別，通用類OCR，通用文本識別(中英)通用文本識別(多語言)通用表格識別，證照類OCR，身份證社保卡戶口本護照名片銀行卡結婚證離婚證房產證不動產證，車輛相關OCR，行駛證駕駛證車輛合格證車輛登記證，公司商鋪類OCR，商戶小票稅務登記證開戶許可證營業執照組織機構代碼證，票據類OCR，增值稅發票增值稅卷票火車票飛機行程單計程車發票購車發票智能技術，票據機器人證照機器人文本配置機器人表格配置機器人框選配置機器人，文字識別，行駛證識別，駕駛證識別，表單識別器，通用文本，財務票據識別，機構文檔識別，個人證件識別，車輛相關識別，通用表格，印章識別，財報識別，合同比對，識別文字識別，簽名比對，OCR識別，教育OCR，印刷識別，手寫識別，表格識別，公式識別，試卷拆錄

五、自然語言NPL

文本相似度，文本摘要，文本糾錯，中心詞提取，文本信息抽取，智能文本分類，命名實體，詞性標注，多語言分詞，NLP基礎服務，地址標准化，商品評價解析智能簡訊解析，機器閱讀理解，金融研報信息識別，法律案件抽取，行業問答推理，行業知識圖譜構建，文本實體關系抽取，搜索推薦，知識問答，短文本相似度，文本實體抽取， 情感 傾向分析，興趣畫像匹配，文本分類-多標簽，文本分類-單標簽，定製自然語言處理，語言生成，語言理解，自然語言處理基礎，文本摘要，數據轉文字，文本生成，智能問答系統，內容推薦，評價分析，文本分類，對話理解，意圖理解， 情感 分析，觀點抽取，中文分詞，短文本相似度，關鍵詞提取，詞向量，命名實體，識別依存，句法分析， 情感 分析，評論觀點抽取，短文本相似度，機器翻譯，詞法分析，詞義相似度，詞向量，句法分析，文本分類，短語挖掘，閑聊，文本流暢度，同義詞，聚類，語言模型填空，新聞熱詞生成，機器閱讀理解，商品信息抽取，詞法分析， 情感 分析，關鍵詞提取，用戶評論分析，資訊熱點挖掘，AIUI人機交互，文本糾錯，詞法分析，依存句法分析，語義角色標注，語義依存分析（依存樹），語義依存分析（依存圖）， 情感 分析，關鍵詞提取，NLP能力生產平台，NLP基礎技術，中文詞法分析-LAC，詞向量—Word2vec，語言模型—Language_model，NLP核心技術， 情感 分析、文本匹配、自然語言推理、詞法分析、閱讀理解、智能問答，信息檢索、新聞推薦、智能客服， 情感 分析、文本匹配、自然語言推理、詞法分析、閱讀理解、智能問答，機器問答、自然語言推斷、 情感 分析和文檔排序，NLP系統應用，問答系統對話系統智能客服，用戶消費習慣理解熱點話題分析輿情監控，自然語言處理，文本分類使用手冊，文本分類API文檔， 情感 分析，評論觀點抽取，短文本相似度，機器翻譯，詞法分析，詞義相似度，詞向量，句法分析，文本分類，短語挖掘，閑聊，文本流暢度，同義詞，聚類，語言模型填空，新聞熱詞生成，機器閱讀理解，商品信息抽取智能創作，智能寫作，搭配短文，種草標題，賣點標題，社交電商營銷文案，自然語言處理能力，基礎文本分析，分詞、詞性分析技術，詞向量表示，依存句法分析，DNN語言模型，語義解析技術，意圖成分識別， 情感 分析，對話情緒識別，文本相似度檢測，文本解析和抽取技術，智能信息抽取，閱讀理解，智能標簽，NLG，自動摘要，自動寫文章，語言處理基礎技術，文本審核， 情感 分析，機器翻譯，智能聊天，自然語言，基於標題的視頻標簽，台詞看點識別，意圖識別，詞法分析，相關詞，輿情分析，流量預測，標簽技術，自然語言處理，語義對話，自然語言處理，車型信息提取，關鍵詞提取，語義理解，語義相似度，意圖解析，中文詞向量，表示依存，句法分析，上下文理解，詞法分析，意圖分析，情緒計算，視覺 情感 ，語音 情感 ， 情感 分析，沉浸式閱讀器，語言理解，文本分析，自然語言處理，在線語音識別，自然語言理解火速上線中， 情感 判別，語義角色標注，依存句法分析，詞性標注，實體識別，中文分詞，分詞，

6、知識圖譜

知識圖譜，葯學知識圖譜，智能分診，騰訊知識圖譜，無，葯學知識圖譜，智能分診，知識理解，知識圖譜Schema，圖資料庫BGraph，知識圖譜，語言與知識，語言處理基礎技術，語言處理應用技術，知識理解，文本審核，智能對話定製平台，智能文檔分析平台，智能創作平台，知識圖譜，實體鏈接，意圖圖譜，識別實體，邏輯推理，知識挖掘，知識卡片

7、對話問答機器人

智能問答機器人，智能語音助手，智能對話質檢，智能話務機器人，無，電話機器人，NeuHub助力京東智能客服升級，騰訊雲小微，智能硬體AI語音助手，對話機器人，無，問答系統對話系統智能客服，Replika對話技術，客服機器人，智能問答，智能場景，個性化回復，多輪交互，情緒識別，智能客服，金融虛擬客服，電話質檢，AI語音交互機器人，中移雲客服·智能AI外呼，人機對話精準語義分析

8、翻譯

協同翻譯工具平台，電商內容多語言工具，文檔翻譯，專業版翻譯引擎，通用版翻譯引擎，無，機器翻譯，無，機器翻譯，音視頻字幕平台，機器翻譯，機器翻譯niutrans，文本翻譯，語音翻譯，拍照翻譯，機器翻譯，機器翻譯，文本翻譯，語音翻譯，通用翻譯，自然語言翻譯服務，文本翻譯，圖片翻譯，語音翻譯，實時語音翻譯，文檔翻譯(開發版，機器翻譯，文本翻譯，語音翻譯，拍照翻譯，機器翻譯實時長語音轉寫，錄音文件長語音轉寫，翻譯工具，機器翻譯火速上線中

9、聲音

便攜智能語音一體機，語音合成聲音定製，語音合成，一句話識別，實時語音識別錄音文件識別，客服電話，語音錄入，語音指令，語音對話，語音識別，科學研究，安防監控，聲音分類，語音合成，語音識別，實時語音轉寫，定製語音合成，定製語音識別，語音合成，語音合成聲音定製，離線語音合成，短語音識別，錄音文件識別，聲紋識別，離線語音識別，實時語音識別，呼叫中心短語音識別，呼叫中心錄音文件識別，呼叫中心實時語音識別，語音識別，語音合成，聲紋識別，語音識別，語音聽寫，語音轉寫，實時語音轉寫，語音喚醒，離線命令詞識別，離線語音聽寫，語音合成，在線語音合成，離線語音合成，語音分析，語音評測，性別年齡識別，聲紋識別，歌曲識別，A.I.客服平台能力中間件，語音識別，語音交互技術，語音合成，語音合成聲音定製，離線語音合成，短語音識別，錄音文件識別，聲紋識別，離線語音識別，實時語音識別，呼叫中心短語音識別，呼叫中心錄音文件識別，呼叫中心實時語音識別，遠場語音識別，語音識別，一句話識別，實時語音識別，錄音文件識別，語音合成，實時語音識別，長語音識別，語音識別，語音合成，波束形成，聲源定位，去混響，降噪，回聲消除，分布式拾音，語音識別，語音喚醒，語音合成，聲紋識別，智能語音服務，語音合成，短語音識別，實時語音識別，語音理解與交互，離線喚醒詞識別，語音識別，一句話識別，實時語音識別，錄音文件識別，電話語音識別，語音喚醒，離線語音識別，離線命令詞識別，遠場語音識別，語音合成，通用語音合成，個性化語音合成，語音技術，短語音識別，實時語音識別，音頻文件轉寫，在線語音合成，離線語音合成，語音自訓練平台，語音交互，語音合成，語音識別，一句話識別，實時短語音識別，語音合成，語音喚醒，本地語音合成，語音翻譯，語音轉文本，短語音聽寫，長語音轉寫，實時語音轉寫，語音內容審核，會議超極本，語音交互技術，語音識別，語義理解，語音合成，音頻轉寫，音視頻類產品，語音通知/驗證碼，訂單小號，撥打驗證，點擊撥號，數據語音，統一認證，語音會議，企業視頻彩鈴，語音識別，語音文件轉錄，實時語音識別，一句話語音識別，語音合成，通用語音合成，個性化語音合成，語音評測，通用語音評測，中英文造句評測，在線語音識別，語音識別，語音喚醒，語音合成，語音合成，語音識別，語音聽寫，語音轉寫，短語音轉寫(同步)，語音識別，語音 情感 識別

十、數據挖掘AI硬體

演算法類型：包括二分類、多分類和回歸，精準營銷，表格數據預測，銷量預測，交通流量預測，時序預測，大數據，無，機器學習使用手冊，機器學習API文檔，大數據處理，大數據傳輸，數據工廠，大數據分析，數據倉庫，數據採集與標注，數據採集服務，數據標注服務，AI開發平台，全功能AI開發平台BML，零門檻AI開發平台EasyDL，AI硬體與平台，GPU雲伺服器，機器人平台，度目視頻分析盒子，度目AI鏡頭模組，度目人臉應用套件，度目人臉抓拍機，人臉識別攝像機，昆侖AI加速卡，智能預測，購車指數，數據科學虛擬機，平台效率，雲與AI，抗DDoS，天盾，網站漏洞掃描，網頁防篡改，入侵檢測防護，彈性雲伺服器，對象存儲服務，雲專線（CDA，AI計算機平台—360net深度學習基礎模型，AI演算法訓練適配主流AI框架

十一、其他

內容審核，智能鑒黃，特定人物識別，通用圖片審核，文本智能審核，廣告檢測，Logo檢測，商品理解，拍照購，商品圖片搜索，通用商品識別，疫情物資識別，酒標識別，細分市場劃分，品牌競爭力分析，老品升級，新品定製，商品競爭力分析，商品銷量預測，商品營銷，用戶評論佔比預測，商品命名實體識別，商品顏色識別，強化學習，智能地圖引擎，內容審核，智能鑒黃，特定人物識別，通用圖片審核，文本智能審核，廣告檢測，Logo檢測商品理解，拍照購，商品圖片搜索，通用商品識別，疫情物資識別，酒標識別，細分市場劃分，品牌競爭力分析，老品升級，新品定製，商品競爭力分析，商品銷量預測，商品營銷，用戶評論佔比預測，商品命名實體識別，商品顏色識別，個性化與推薦系統，推薦系統，輿情分析，輿情標簽，智慧教育，智能語音評測，拍照搜題，題目識別切分，整頁拍搜批改，作文批改，學業大數據平台，文檔校審系統，會議同傳系統，文檔翻譯系統，視頻翻譯系統，教育學習，口語評測，朗讀聽書，增強現實，3D肢體關鍵點SDK，美顏濾鏡SDK，短視頻SDK，基礎服務，私有雲部署，多模態交互，多模態 情感 分析，多模態意圖解析，多模態融合，多模態語義，內容審查器，Microsoft基因組學，醫學人工智慧開放平台，數據查驗介面，身份驗證（公安簡項），銀行卡驗證，發票查驗，設備接入服務Web/H5直播消息設備託管異常巡檢電話提醒，音視頻，視頻監控服務雲廣播服務雲存儲雲錄制，司乘體驗，智能地圖引擎，消息類產品，視頻簡訊，簡訊通知/驗證碼，企業掛機彩信，來去電身份提示，企業固話彩印，模板閃信，異網簡訊，內容生產，試卷拆錄解決方案，教學管理，教學質量評估解決方案，教學異常行為監測，授課質量分析解決方案，路況識別，人車檢測，視覺SLAM，高精地圖，免費SDK，智能診後隨訪管理，用葯管家，智能預問診，智能導診，智能自診，智能問葯，智能問答，裁判文書近義詞計算，法條推薦，案由預測，

❾ tesseract能識別哪些語言

識別多種字體、多種語言的字元，在實際應用中是很常見的問題。
經過測試，及查看tesseract3.01的源碼，tesseract 3.01版本是不支持多語言、多種字體OCR識別的。
tesseract3.01版本不支持新訓練的數據，加入原有字元集，並不支持多個訓練庫的聯合使用方式。

如何利用tesseract進行多語言或多字體識別哪？

一種方法是自己訓練字元集，將所有的字體、語言的訓練數據放入一個訓練數據文件內。這種方法需要龐大的訓練樣本數據，工作量大，而且舍棄原有的google的訓練庫，實在是太可惜了。

另外一種方法就是升級tesseract到3.02版本。目前3.02版本還沒有release，需要自行下載源碼，編譯，生成。tesseract3.02支持多個訓練庫聯合使用的方式，這樣就能支持多語言、多字體識別，並且tesseract3.02版本的固有數據集應該增加了大量的樣本，因為其體積比3.01版本的數據文件大了很多。

tesseract多語言識別的原理及演算法在文章Adapting the Tesseract Open Source OCR Engine for Multilingual OCR有專門的介紹。這里記錄下自己對這篇文章的理解。

OCR字元識別的熱點趨勢：
拉丁文-> 中文、日文、韓文 -> 阿拉伯文 -> 印度語
這幾種語言字元有各自的特徵。

漢字、日文：有一些相同文字，但文字有上千種形狀結構。
韓文：自己特有的文字結構，而且數量更多。
阿拉伯文：字母都連起來書寫，且字母處在不同的位置，其形狀也不同。
印度文：將字元連起來形成上千種形狀，來表示不同的音節。其包含了阿拉伯文和韓文面臨的問題。

漢字、韓文和印度文都有部首和詞根的結構。相比韓文，漢字的詞根在不同的字里，其形狀也是不固定的，且常和其他部首連寫。而印度文更復雜些。

拉丁文字元識別在另外一篇文章中有介紹，這里寫些思路與未提到的問題。
1. 在連通區域分析後，找出blob，即單個字母塊。
2. 行檢測。利用等間距檢測與分割演算法，包括識別詞與字母的空白區別。
3. 單個字元識別，並對初次識別效果不佳的字元進行分割與聯想，對於多種可能，就應用詞典的距離計算，選擇出最好的可能性。

4. 多次識別：識別效果好的字元作為訓練樣本，對其他不好的字元進行再次識別。（自適應分類器）

問題：
一般一個字母是單連通區域，但也有例外，一個字母有多個連通區域，或嵌套孔洞，如圓圈中有一個c或R的字元。

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文章的排版：
1. 橫排、豎排、混合排列
tesseract最初支持處理橫排的情況，若處理各種排列，tesseract需要考慮更多的特徵檢測。
段落縮進的檢測； 字元間距檢測（豎排字元的間距中值小於字元大小的均值）；文本行（列）檢測
另外，對於豎排佔多數的頁面，可以旋轉90度，這樣大部分文本可轉換為橫排，減少豎排區域誤檢率。

混合排列在各種文字中都存在且常見，所以，tesseract要處理這些情況。

2. 文本行、列檢測
行檢測演算法：
每行文本中的字元直接的間距比較小，一般比行間距小，且一般字元大小都差不多，除了個別特殊位置上的字元。利用這個特徵，將鄰近字元串起來，就形成了一條線。多條線形成後，就有了多條線平行的特徵，多條平行線就形成了一個模塊。
不同的平行線形成的排版，就能將整個頁面分割開來。

行檢測完成後，就能檢測行內的單個字元了。對於拉丁字元，空格是最小識別單位的特徵，而一些語言的空格特徵不明顯，如中文字元，字、詞之間空格沒差別，詞根之間也有空格，將一個連通區域作為一個獨立的識別單位，這種識別方法缺少整體的識別能力，如字典等。一種解決方法是，先識別標點符號（punctuations），但對長句子，還是有局限性。

若存在多種語言混合編排的情況，字元的大小特徵可能不一樣，如拉丁與漢字。這就需要不同的語言字元，應用不同的閾值進行過濾。

3. 古斯拉夫語Cyrillic，類似俄語之類吧，小寫字母x字元高度的估計
拉丁字元檢測的方法，不適用於這種語言。
俄語的檢測需要應用其他的特徵。這里對俄語不熟悉，就忽略不看了。

4. 字、詞的識別
包括分割、搜索及形狀分類
字母語言的識別，與象形文字的識別，有很多不同。象形文字的詞彙的邊界不如字母文字清晰。
對於象形文字間的關聯，tesseract應用最優優先搜索方法（best-first-search），在詞典中尋找匹配的詞彙，這個比字母詞彙搜索需要更深的搜索層次。

形狀分類
線寬、線長都可以作為字元的形狀特徵。對於一個字或字元，可以先粗略的分類，多選幾個近似的分類,然後，再仔細的分類，從候選的類別選出可能的類別。

6. 上下文關聯後處理
字典搜索

❿ OCR文字識別用的是什麼演算法

OCR文字識別用的是什麼演算法，解答如下OCR演算法，即字元識別演算法，是專門針對字元識別和檢測的一種有效的圖像處理演算法。
常用的OCR文字識別軟體有，很多，像ABBYY FineReader、漢王OCR、Scancard、捷速ocr、尚書和紫光等等，文字識別軟體我自己也使用過好幾款，不過綜合下來還是ABBYY FineReader最好用，識別率比較高，直接將圖片上的文字轉換為word，其他的都是講圖片文字轉換成txt文本的，所以就方便而言，FineReader的比較好用一點，操作也是，其他的操作有點麻煩。望採納。