多语种自动识别算法

❶ nlp算法是什么呢

1、nlp算法是自然语言处理算法。自然语言处理( Natural Language Processing, NLP)是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。它研究能实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法。

2、自然语言处理（nlp）是一门融语言学、计算机科学、数学于一体的科学。因此，这一领域的研究将涉及自然语言，即人们日常使用的语言，所以它与语言学的研究有着密切的联系，但又有重要的区别。

3、自然语言处理（nlp）并不是一般地研究自然语言，而在于研制能有效地实现自然语言通信的计算机系统，特别是其中的软件系统。因而它是计算机科学的一部分。

4、自然语言处理（nlp）主要应用于机器翻译、舆情监测、自动摘要、观点提取、文本分类、问题回答、文本语义对比、语音识别、中文OCR等方面。

5、自然语言（nlp）的形式（字符串）与其意义之间是一种多对多的关系。其实这也正是自然语言的魅力所在。但从计算机处理的角度看，我们必须消除歧义，而且有人认为它正是自然语言理解中的中心问题，即要把带有潜在歧义的自然语言输入转换成某种无歧义的计算机内部表示。

❷ 自动语音识别技术的特点

1、语音识别精度高：自动语音识别技术可以提供高精度的语音识别，可以准确识别出说话者的语音，从而提高语音识别的准确率。
2、语音识别速度快：自动语音识别技术可以提供快速的语音识别，可以在短时间内完成语音识别，从而提高语音识别的效率。
3、语音识别灵活：自动语音识别技术可以提供灵活的语音识别，可以根据不同的语音环境选择不同的语音识别算法，从而提高语音识别的灵活性。

❸ matlab中的特定人语音识别算法DTW算法的应用例程

语音识别原理

语音识别系统的本质就是一种模式识别系统，它也包括特征提取、模式匹配、参考模式库等基本单元。由于语音信号是一种典型的非平稳信号，加之呼吸气流、外部噪音、电流干扰等使得语音信号不能直接用于提取特征，而要进行前期的预处理。预处理过程包括预滤波、采样和量化、分帧、加窗、预加重、端点检测等。经过预处理的语音数据就可以进行特征参数提取。在训练阶段，将特征参数进行一定的处理之后，为每个词条得到一个模型，保存为模板库。在识别阶段，语音信号经过相同的通道得到语音参数，生成测试模板，与参考模板进行匹配，将匹配分数最高的参考模板作为识别结果。后续的处理过程还可能包括更高层次的词法、句法和文法处理等，从而最终将输入的语音信号转变成文本或命令。

DTW算法原理

DTW是把时间规整和距离测度计算结合起来的一种非线性规整技术，它寻找一个规整函数im=Ф(in)，将测试矢量的时间轴n非线性地映射到参考模板的时间轴m上，并使该函数满足：

D就是处于最优时间规整情况下两矢量的距离。由于DTW不断地计算两矢量的距离以寻找最优的匹配路径，所以得到的是两矢量匹配时累积距离最小所对应的规整函数，这就保证了它们之间存在的最大声学相似性。

DTW算法的实质就是运用动态规划的思想，利用局部最佳化的处理来自动寻找一条路径，沿着这条路径，两个特征矢量之间的累积失真量最小，从而避免由于时长不同而可能引入的误差。

❹ 语音识别技术的面临问题

语音识别技术需要能排除各种环境因素的影响。目前，对语音识别效果影响最大的就是环境杂音或嗓音，在公共场合，你几乎不可能指望计算机能听懂你的话，来自四面八方的声音让它茫然而不知所措。很显然这极大地限制了语音技术的应用范围，目前，要在嘈杂环境中使用语音识别技术必须有特殊的抗嗓(NoiseCancellation)麦克风才能进行，这对多数用户来说是不现实的。在公共场合中，个人能有意识地摒弃环境嗓音并从中获取自己所需要的特定声音，如何让语音识别技术也能达成这一点呢？这的确是一个艰巨的任务。
此外，带宽问题也可能影响语音的有效传送，在速率低于1000比特/秒的极低比特率下，语音编码的研究将大大有别于正常情况，比如要在某些带宽特别窄的信道上传输语音，以及水声通信、地下通信、战略及保密话音通信等，要在这些情况下实现有效的语音识别，就必须处理声音信号的特殊特征，如因为带宽而延迟或减损等。语音识别技术要进一步应用，就必须在强健性方面有大的突破。
多语言混合识别以及无限词汇识别方面
简单地说，目前使用的声学模型和语音模型太过于局限，以至用户只能使用特定语音进行特定词汇的识别。如果突然从中文转为英文，或者法文、俄文，计算机就会不知如何反应，而给出一堆不知所云的句子；或者用户偶尔使用了某个专门领域的专业术语，如“信噪比等，可能也会得到奇怪的反应。这一方面是由于模型的局限，另一方面也受限于硬件资源。随着两方面的技术的进步，将来的语音和声学模型可能会做到将多种语言混合纳入，用户因此就可以不必在语种之间来回切换。此外，对于声学模型的进一步改进，以及以语义学为基础的语言模型的改进，也能帮助用户尽可能少或不受词汇的影响，从而可实行无限词汇识别。 最终，语音识别是要进一步拓展我们的交流空间，让我们能更加自由地面对这个世界。可以想见，如果语音识别技术在上述几个方面确实取得了突破性进展，那么多语种交流系统的出现就是顺理成章的事情，这将是语音识技术、机器翻译技术以及语音合成技术的完美结合，而如果硬件技术的发展能将这些算法进而固化到更为细小的芯片，比如手持移动设备上，那么个人就可以带着这种设备周游世界而无需担心任何交流的困难，你说出你想表达的意思，手持设备同时识别并将它翻译成对方的语言，然后合成并发送出去；同时接听对方的语言，识别并翻译成已方的语言，合成后朗读给你听，所有这一切几乎都是同时进行的，只是机器充当着主角。
任何技术的进步都是为了更进一步拓展我们人类的生存和交流空间，以使我们获得更大的自由，就服务于人类而言，这一点显然也是语音识别技术的发展方向，而为了达成这一点，它还需要在上述几个方面取得突破性进展，最终，多语种自由交流系统将带给我们全新的生活空间。

❺ 谁知道语音识别这方面的知识！！！

高性能汉语数码语音识别算法

李虎生 刘加 刘润生

摘 要： 提出了一个高性能的汉语数码语音识别(MDSR)系统。 MDSR系统使用Mel频标倒谱系数(MFCC)作为主要的语音特征参数，同时提取共振峰轨迹和鼻音特征以区分一些易混语音对，并提出一个基于语音特征的实时端点检测算法，以减少系统资源需求，提高抗干扰能力。采用了两级识别框架来提高语音的区分能力，其中第一级识别用于确定识别候选结果，第二级识别用于区分易混语音对。由于采用了以上改进， MDSR系统识别率达到了98.8%.
关键词：汉语; 数码语音识别
分类号：TN 912.34 文献标识码：A
文章编号：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▲

汉语数码语音识别 (mandarin digit speech recognition, MDSR) 是语音识别领域中一个具有广泛应用背景的分支，它的任务是识别“0”到“9”等10个非特定人汉语数码语音，在电话语音拨号、工业监控、家电遥控等领域有着极大的应用价值〔1〕。但与英语数码语音识别相比， MDSR的性能尚未达到成熟应用水平，这是因为 1) 汉语数码语音的混淆程度较高； 2) 汉语是一个多方言语种，说话人会带有或多或少的地方口音； 3) 在许多应用背景中，MDSR需要在运算和存储资源都较为紧张的数字信号处理器(digital signal processor, DSP)系统上实现，这为MDSR算法的设计带来了很大的限制。由于以上原因，MDSR是一项相当困难的任务。
针对汉语数码语音识别提出了一系列高性能的算法，使MDSR识别率达到了98.8%。由这些算法构成的识别系统框图如图1所示。
MDSR系统〔1〕提取的语音特征参数包括用于识别的参数和用于端点检测的参数。

图1 MDSR系统框图

1 语音前端处理

语音前端处理包括语音特征提取和端点检测两部分。

1.1 语音特征提取
1.1.1 基本识别参数
目前常用的语音识别参数有基于线性预测编码(LPC)的线性预测倒谱系数(LPCC)和基于Mel频标的倒谱系数(MFCC)〔2〕。实验证明，采用MFCC参数时系统识别率高于采用LPCC参数。因此本文的基本识别参数采用MFCC参数及一阶差分MFCC参数。

1.1.2 共振峰轨迹
在MDSR中，易混淆语音“2”和“8”可以由其第2，3共振峰的变化趋势区分开〔3〕。因此可将共振峰轨迹作为识别参数之一，并选用峰值选取算法来提取共振峰轨迹〔3〕。

1.1.3 鼻音特征参数
汉语数码语音中，“0”的元音具有鼻音的特征，而“0”容易与具有非鼻化元音的“6”混淆，因此鼻音特征可用于提高“0”的识别率。鼻音的特征包括〔4〕：
1) 鼻音在频谱低端(约0.25kHz左右)有1个较强的共振峰。
2) 鼻音在中频段(约0.8～2.3kHz)的能量分布较为均匀，没有明显的峰或谷。
采用以下2个参数表征鼻音的特征：
1) 低频能量比：

(1)

其中fn为鼻音低频共振峰频率， B为鼻音低频共振峰带宽。Fk为对语音作快速Fourior变换(FFT)后第k个频率点的能量， 〔f1，f2〕则为语音“6”能量集中的频带。
2) 频谱质心：

(2)

其中〔fL,fH〕为0.8～2.3kHz的中频段。由于MDSR系统采用的基本识别参数为MFCC参数，其计算过程中需要作FFT，所以低频能量比和频谱质心两个参数可以顺带算出，不会影响特征提取的实时完成。

1.2 端点检测
本文提出了基于语音特征的实时端点检测算法(feature-based real-time endpoint detection, FRED)，充分利用汉语数码语音的特点，在实时提取特征参数后完成端点检测，检测到的端点只精确到帧的量级。
根据语音学知识〔4〕， MDSR中各类语音的频谱特点如表1

表1 汉语数码语音频谱特点

频 谱 特 征
浊 音 元 音 低频(0.1至0.4kHz间)能量较高； 中频(0.64至2.8kHz)能量较高
浊辅音 低频(0.1至0.4kHz间)能量较高； 中频(0.64至2.8kHz)能量较低
清辅音 高频(3.5kHz以上)能量较高

采用3个频谱能量分布参数｛R1，R2，R3｝分别反应频谱高频、低频和中频的分布特征。其定义如下：
(3)
(4)

其中： i表示第i帧， N为语音帧长，也即FFT点数， Fk为对语音帧作FFT后各频率点能量， T为语音的总帧数，式(3)，(4) 中求和号的上下限由表1中相应频率范围确定，当N为256，采样频率为实验所用语音库的11kHz时， f0＝81， f1＝9， f2 ＝2， f3＝65， f4＝15.由于进行了能量归一化，所以上述特征与语音的强度是无关的。由于计算MFCC参数时需要作FFT，因此频谱能量分布参数可以顺带算出。此外，用于端点检测的参数还包括短时能量参数E0(i)〔5〕.
由以上参数， FRED算法过程为：
1) 根据采入信号首尾两帧确定能量阈值；
2) 根据参数R2确定语音浊音段；
3) 根据参数R1与E0向浊音段两端扩展式搜索语音起始帧；
4) 根据参数R3确定元音段。
FRED算法的特点是：
1) 利用了语音的本质特征进行端点检测，能够很好地适应环境的变化和干扰，实验证明FRED算法可以有效地提高识别率； 2) 将语音端点定在帧的量级上，保证了特征参数在采样时实时提取，节省了系统运行时间，大大减少了系统所需的存储量； 3) 能够准确地确定语音的元音段，从而将辅音与元音分割开，有利于对语音局部特征的辨识。

2 识别算法

实验表明， MDSR的识别错误集中在少数几对易混语音中〔1〕，因此本文采用了两极识别框架，即第一级完成对识别结果的初步确定，第二级完成对易混淆语音的进一步辨识。

2.1 第一级识别
在第一级识别中采用的基本方法为离散隐含Malkov模型(DHMM)算法〔5〕，用Viterbi算法〔5〕计算各个数码语音模型产生采入语音的概率Pr。
由于HMM是一个有人为假设的模型，所以有不可避免的缺陷。其中一个缺陷是在HMM中各状态的持续时间呈几何分布，即

P(Li=n)=anii(1-aii)， (5)

其中： Li为状态i的持续时间， aii为状态i跳转回自身的概率。按照式(5)，状态持续时间越长，其概率越小，这是不符合实际情况的。用Γ分布来描述状态持续时间〔5〕，即

(6)

其中αi和βi为Γ分布的参数， Fi为归一化因子参数，以上各参数在训练时由训练语音样本估计出。在识别时，用Viterbi算法获得的最佳状态路径中各状态持续时间的概率对Pr作修正：

(7)

其中： λ为加权系数， S为状态数。识别结果则由修正后的概率P�′r获得。实验证明，用状态持续时间分布对Pr进行修正所得的识别性能有明显的提高。

2.2 第二级识别
对第一级识别的错误作分析，我们发现大部分错误都集中在少数几对易混语音中。表2列出了识别错误最多的6对语音(其中“1”念为〔yao〕)占所有错误的百分比及其区分特征。可见这6对语音占所有错误的91%，所以如果能够在第二级识别中对这几对语音作进一步的辩识，整个MDSR系统的性能会有很大的提高。

表2 易混语音错误百分比及其区分特征

易混语音 占识别错误百分比/% 区分特征
“2”“8” 45 共振峰轨迹变化趋势
“1”“9” 12 不同的辅音
“1”“6” 11 不同的辅音
“0”“6” 11 鼻音特征的有无
“3”“4” 8 不同的元音
“6”“9” 4 辅音的清浊性

由表2可见，易混语音“2”“8”， “0”“6”， “6”“9”可以用表征其区分特征的参数，根据一定的规则进行判决，而“1”“9”， “1”“6”， “3”“4”则可以利用端点检测中元、辅音分割的结果，训练元音部分和辅音部分的HMM参数，在识别时针对相应部分再作一次局部HMM识别。表3列出了各对易混语音第二级识别的方法。
表3 第二级识别方法

易混语音 第二级识别方法 规则判决的特征参数或
局部HMM的辨识部位
“2”“8” 规则判决 共振峰轨迹
“1”“9” 局部HMM辨识 辅音
“1”“6” 局部HMM辨识 辅音
“0”“6” 规则判决 鼻音特征
“3”“4” 局部HMM辨识 元音
“6”“9” 规则判决 频谱分布参数R1

3 实验结果

实验使用了一个包含160人从“0”到“9”的各一遍发音的语音库来测试系统的性能，库中语音采样率为11kHz，量化精度为16bit线性量化，录音背景为普通办公室环境。
首先测试了特征参数采用LPCC参数，端点检测采用快速端点检测算法〔6〕，只用Viterbi算法进行一级识别时的基本结果，然后测试了逐个加入本文所提出的各种方法后的识别率，结果如表4。可见，所采用的每一种方法都使系统性能较之于基本系统有了显着的提高，最后达到98.8%的识别率。

表4 算法性能比较

采用的算法 识别率/%
基本结果 91.1
采用MFCC参数 92.9
FRED算法 95.4
状态持续时间分布 96.0
第二级识别 98.8

4 结 论
采用了一系列算法，有效地提高了MDSR系统的识别率，实现了一个高性能的MDSR系统，其特点为：
1) 采用了两极识别框架，增强了对易混语音的区分能力。
2) 充分利用针对汉语数码语音的语音学知识，提高了端点检测的抗干扰能力，提取了用于区分易混语音的共振峰轨迹、鼻音特征等声学特征，进一步提高了系统识别率。
3) 各算法所需的运算量和存储量都较小，有利于MDSR在DSP系统上的实现。■

基金项目：国家自然科学基金项目(69772020)和国家“八六三”高技术项目(863-512-9805-10)
作者简介：李虎生 (1975-)， 男(汉)， 四川， 硕士研究生
作者单位：李虎生(清华大学，电子工程系，北京，100084)
刘加(清华大学，电子工程系，北京，100084)
刘润生(清华大学，电子工程系，北京，100084)

参考文献：

〔1〕顾良， 刘润生. 汉语数码语音识别： 困难分析与方法比较 〔J〕. 电路与系统学报， 1997， 2 (4)： 32－39.
Gu Liang, Liu Runsheng. Mandarin digit speech recognition： state of the art, difficult points analysis and methods comparison 〔J〕. J of Circuits and Systems, 1997, 2(4)： 32－39. (in Chinese)
〔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.
〔3〕李虎生， 杨明杰， 刘润生. 用共振峰轨迹提高汉语数码语音识别性能 〔J〕. 清华大学学报， 1999， 39(9).
Li Husheng, Yang Mingjie, Liu Runsheng. Use formant trajectory to improve the performance of mandarin digit speech recognition 〔J〕. J of Tsinghua University, 1999, 39(9)： 69－71. (in Chinese)
〔4〕吴宗济， 林茂灿. 实验语音学教程 〔M〕. 北京： 高等教育出版社， 1989.
Wu Zongji, Lin Maocan. Tutorial on Experimental Phonetics 〔M〕. Beijing： Higher Ecation Press, 1989. (in Chinese)
〔5〕杨行峻， 迟惠生. 语音信号数字处理 〔M〕. 北京： 电子工业出版社， 1995.
Yang Xingjun, Chi Huisheng. Digit Speech Signal Processing 〔M〕. Beijing： Publishing House of Electronic Instry, 1995. (in Chinese)
〔6〕顾良. 汉语数码语音识别方法研究及DSP系统设计 〔D〕. 北京： 清华大学， 1997.
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

❻ 彩云小译可以自动识别语种吗

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❼ 讯飞双屏翻译机多语种实时翻译，像手机一样的丝滑！

翻译机在近年来逐渐成了一个小热门产品，不论是出国游玩，还是商务交流，都有翻译机的出现，当然国内也不乏一些优秀的翻译机产品。比如在智能语音领域有着领军地位的科大讯飞就先后推出了多款智能翻译设备，并凭借强悍的实力占据极大的市场份额，获得用户的认可，近期更是开创性地推出了一款双屏翻译机，该机在提升交流效率的同时，还获得了德国红点设计奖。那这款讯飞双屏翻译机的表现究竟怎么样呢？下面就让我带大家看一下！

质感商务外表大有干坤

讯飞双屏翻译机黑色机身配以4.1寸的高清触摸屏，让该机看起来浑然一体，商务范十足，可以说是对“息屏美学”的完美体现。红白两色的翻译键及BACK键位于触摸屏下方，操作方便的同时，机身正面看上去也不会过于单调。

长按机身右侧的电源键开机后，可以看到屏幕的显示效果很不错，时钟和常用的翻译功能依次排列，触摸操作即可进行翻译。

在机身背部，除了一块2.2寸的客屏外，还有一颗摄像头。这颗摄像头经过图文专业调校，大大提升了大篇幅段落文字的拍照翻译体验和效率。客屏最大可打开120°，在交流时，双方各看一屏，不仅能减少同看一屏的尴尬，还能提高工作效率。

麦克风也是很好的，讯飞双屏翻译机采用U型四麦克风阵列设计，麦克风均匀的分布在机身顶部及两边，集成讯飞降噪算法，达到更好的收音效果。

续航方面，讯飞双屏翻译机内置2380mAh电池，可以充分保障在户外长时间使用，并且支持快充，避免电量焦虑。

此外，讯飞双屏翻译机支持WiFi联网、手机热点联网、蓝牙共享联网、SIM卡联网、机内购买全球上网流量卡五种联网方式，在机身左侧也提供了SIM卡槽，插入SIM卡就可以像手机一样随时随地上网。

触摸屏操作，简单的像在玩手机

在使用讯飞双屏翻译机时，整体给人的感觉特别像是在使用一款智能手机，触摸屏操作既简单又实用，左右滑动可以看到菜单页，进行功能切换，和使用手机无异，这也进一步丰富了翻译机的实用性。

快速精准翻译，满足多场景使用需求

用户对于翻译机的需求，无非是翻译准确、语种丰富以及翻译快速这几点。讯飞双屏翻译机在满足用户基本需求的同时，创新双屏设计，为用户带来更好的使用体验，支持语音翻译、拍照翻译、行业AI翻译、离线翻译等多种模式，满足用户多场景的使用需求。

除此之外，日常生活和工作中，不少人会遇到上外语网课，听跨语种视频演讲，但直播翻译跟不上的情况，对此，讯飞双屏翻译机支持同声字幕，通过USB线获取电脑播放的音频，即可将音频的识别和翻译结果实时显示在电脑屏幕上。

❽ 各类场景应用中涉及的AI算法汇总

整理了各类场景应用中AI算法

一、图像CV

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二、人脸、体态、眼瞳、声音、指纹

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三、视频

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四、ocr文字识别

手写识别，票据识别，通用文档，通用卡证，保险智能理赔，财税报销电子化，证照电子化审批，票据类文字识别，行业类文字识别，证件类文字识别，通用类文字识别，通用文字识别，驾驶证识别，身份证识别，增值税发票识别，行驶证识别，营业执照识别，银行卡识别，增值税发票核验，营业执照核验，智能扫码，行业文档识别， 汽车 相关识别，票据单据识别，卡证文字识别，通用文字识别，手写文字识别，印刷文字识别，银行卡识别，名片识别，身份证识别intsig，营业执照识别intsig，增值税发票识别intsig，拍照速算识别，公式识别，指尖文字识别，驾驶证识别JD，行驶证识别JD，车牌识别JD，身份证识别，增值税发票识别，营业执照识别，火车票识别，出租车发票识别，印刷文字识别（多语种），印刷文字识别（多语种）intsig内容审核，色情内容过滤，政治人物检查，暴恐敏感信息过滤，广告过滤，OCR自定义模板使用手册，OCR自定义模板API文档，通用文字识别，驾驶证识别，身份证识别，增值税发票识别，行驶证识别，营业执照识别，银行卡识别，身份证识别，驾驶证识别，行驶证识别，银行卡识别，通用文字识别，自定义模板文字识别，文字识别引擎，身份证识别，图片文字识别，通用文字识别，身份证识别，名片识别，光学字符识别服务，通用文字识别，手写体文字识别，表格识别，整题识别（含公式），购物小票识别，身份证识别，名片识别，自定义模板文字识别，文字识别，通用文字识别，银行卡识别，身份证识别，字幕识别，网络图片识别， 游戏 直播关键字识别，新闻标题识别，OCR文字识别，通用场景文字识别，卡证文字识别，财务票据文字识别，医疗票据文字识别， 汽车 场景文字识别，教育场景文字识别，其他场景文字识别，iOCR自定义模板文字识别，通用类OCR，通用文本识别(中英)通用文本识别(多语言)通用表格识别，证照类OCR，身份证社保卡户口本护照名片银行卡结婚证离婚证房产证不动产证，车辆相关OCR，行驶证驾驶证车辆合格证车辆登记证，公司商铺类OCR，商户小票税务登记证开户许可证营业执照组织机构代码证，票据类OCR，增值税发票增值税卷票火车票飞机行程单出租车发票购车发票智能技术，票据机器人证照机器人文本配置机器人表格配置机器人框选配置机器人，文字识别，行驶证识别，驾驶证识别，表单识别器，通用文本，财务票据识别，机构文档识别，个人证件识别，车辆相关识别，通用表格，印章识别，财报识别，合同比对，识别文字识别，签名比对，OCR识别，教育OCR，印刷识别，手写识别，表格识别，公式识别，试卷拆录

五、自然语言NPL

文本相似度，文本摘要，文本纠错，中心词提取，文本信息抽取，智能文本分类，命名实体，词性标注，多语言分词，NLP基础服务，地址标准化，商品评价解析智能短信解析，机器阅读理解，金融研报信息识别，法律案件抽取，行业问答推理，行业知识图谱构建，文本实体关系抽取，搜索推荐，知识问答，短文本相似度，文本实体抽取， 情感 倾向分析，兴趣画像匹配，文本分类-多标签，文本分类-单标签，定制自然语言处理，语言生成，语言理解，自然语言处理基础，文本摘要，数据转文字，文本生成，智能问答系统，内容推荐，评价分析，文本分类，对话理解，意图理解， 情感 分析，观点抽取，中文分词，短文本相似度，关键词提取，词向量，命名实体，识别依存，句法分析， 情感 分析，评论观点抽取，短文本相似度，机器翻译，词法分析，词义相似度，词向量，句法分析，文本分类，短语挖掘，闲聊，文本流畅度，同义词，聚类，语言模型填空，新闻热词生成，机器阅读理解，商品信息抽取，词法分析， 情感 分析，关键词提取，用户评论分析，资讯热点挖掘，AIUI人机交互，文本纠错，词法分析，依存句法分析，语义角色标注，语义依存分析（依存树），语义依存分析（依存图）， 情感 分析，关键词提取，NLP能力生产平台，NLP基础技术，中文词法分析-LAC，词向量—Word2vec，语言模型—Language_model，NLP核心技术， 情感 分析、文本匹配、自然语言推理、词法分析、阅读理解、智能问答，信息检索、新闻推荐、智能客服， 情感 分析、文本匹配、自然语言推理、词法分析、阅读理解、智能问答，机器问答、自然语言推断、 情感 分析和文档排序，NLP系统应用，问答系统对话系统智能客服，用户消费习惯理解热点话题分析舆情监控，自然语言处理，文本分类使用手册，文本分类API文档， 情感 分析，评论观点抽取，短文本相似度，机器翻译，词法分析，词义相似度，词向量，句法分析，文本分类，短语挖掘，闲聊，文本流畅度，同义词，聚类，语言模型填空，新闻热词生成，机器阅读理解，商品信息抽取智能创作，智能写作，搭配短文，种草标题，卖点标题，社交电商营销文案，自然语言处理能力，基础文本分析，分词、词性分析技术，词向量表示，依存句法分析，DNN语言模型，语义解析技术，意图成分识别， 情感 分析，对话情绪识别，文本相似度检测，文本解析和抽取技术，智能信息抽取，阅读理解，智能标签，NLG，自动摘要，自动写文章，语言处理基础技术，文本审核， 情感 分析，机器翻译，智能聊天，自然语言，基于标题的视频标签，台词看点识别，意图识别，词法分析，相关词，舆情分析，流量预测，标签技术，自然语言处理，语义对话，自然语言处理，车型信息提取，关键词提取，语义理解，语义相似度，意图解析，中文词向量，表示依存，句法分析，上下文理解，词法分析，意图分析，情绪计算，视觉 情感 ，语音 情感 ， 情感 分析，沉浸式阅读器，语言理解，文本分析，自然语言处理，在线语音识别，自然语言理解火速上线中， 情感 判别，语义角色标注，依存句法分析，词性标注，实体识别，中文分词，分词，

6、知识图谱

知识图谱，药学知识图谱，智能分诊，腾讯知识图谱，无，药学知识图谱，智能分诊，知识理解，知识图谱Schema，图数据库BGraph，知识图谱，语言与知识，语言处理基础技术，语言处理应用技术，知识理解，文本审核，智能对话定制平台，智能文档分析平台，智能创作平台，知识图谱，实体链接，意图图谱，识别实体，逻辑推理，知识挖掘，知识卡片

7、对话问答机器人

智能问答机器人，智能语音助手，智能对话质检，智能话务机器人，无，电话机器人，NeuHub助力京东智能客服升级，腾讯云小微，智能硬件AI语音助手，对话机器人，无，问答系统对话系统智能客服，Replika对话技术，客服机器人，智能问答，智能场景，个性化回复，多轮交互，情绪识别，智能客服，金融虚拟客服，电话质检，AI语音交互机器人，中移云客服·智能AI外呼，人机对话精准语义分析

8、翻译

协同翻译工具平台，电商内容多语言工具，文档翻译，专业版翻译引擎，通用版翻译引擎，无，机器翻译，无，机器翻译，音视频字幕平台，机器翻译，机器翻译niutrans，文本翻译，语音翻译，拍照翻译，机器翻译，机器翻译，文本翻译，语音翻译，通用翻译，自然语言翻译服务，文本翻译，图片翻译，语音翻译，实时语音翻译，文档翻译(开发版，机器翻译，文本翻译，语音翻译，拍照翻译，机器翻译实时长语音转写，录音文件长语音转写，翻译工具，机器翻译火速上线中

9、声音

便携智能语音一体机，语音合成声音定制，语音合成，一句话识别，实时语音识别录音文件识别，客服电话，语音录入，语音指令，语音对话，语音识别，科学研究，安防监控，声音分类，语音合成，语音识别，实时语音转写，定制语音合成，定制语音识别，语音合成，语音合成声音定制，离线语音合成，短语音识别，录音文件识别，声纹识别，离线语音识别，实时语音识别，呼叫中心短语音识别，呼叫中心录音文件识别，呼叫中心实时语音识别，语音识别，语音合成，声纹识别，语音识别，语音听写，语音转写，实时语音转写，语音唤醒，离线命令词识别，离线语音听写，语音合成，在线语音合成，离线语音合成，语音分析，语音评测，性别年龄识别，声纹识别，歌曲识别，A.I.客服平台能力中间件，语音识别，语音交互技术，语音合成，语音合成声音定制，离线语音合成，短语音识别，录音文件识别，声纹识别，离线语音识别，实时语音识别，呼叫中心短语音识别，呼叫中心录音文件识别，呼叫中心实时语音识别，远场语音识别，语音识别，一句话识别，实时语音识别，录音文件识别，语音合成，实时语音识别，长语音识别，语音识别，语音合成，波束形成，声源定位，去混响，降噪，回声消除，分布式拾音，语音识别，语音唤醒，语音合成，声纹识别，智能语音服务，语音合成，短语音识别，实时语音识别，语音理解与交互，离线唤醒词识别，语音识别，一句话识别，实时语音识别，录音文件识别，电话语音识别，语音唤醒，离线语音识别，离线命令词识别，远场语音识别，语音合成，通用语音合成，个性化语音合成，语音技术，短语音识别，实时语音识别，音频文件转写，在线语音合成，离线语音合成，语音自训练平台，语音交互，语音合成，语音识别，一句话识别，实时短语音识别，语音合成，语音唤醒，本地语音合成，语音翻译，语音转文本，短语音听写，长语音转写，实时语音转写，语音内容审核，会议超极本，语音交互技术，语音识别，语义理解，语音合成，音频转写，音视频类产品，语音通知/验证码，订单小号，拨打验证，点击拨号，数据语音，统一认证，语音会议，企业视频彩铃，语音识别，语音文件转录，实时语音识别，一句话语音识别，语音合成，通用语音合成，个性化语音合成，语音评测，通用语音评测，中英文造句评测，在线语音识别，语音识别，语音唤醒，语音合成，语音合成，语音识别，语音听写，语音转写，短语音转写(同步)，语音识别，语音 情感 识别

十、数据挖掘AI硬件

算法类型：包括二分类、多分类和回归，精准营销，表格数据预测，销量预测，交通流量预测，时序预测，大数据，无，机器学习使用手册，机器学习API文档，大数据处理，大数据传输，数据工厂，大数据分析，数据仓库，数据采集与标注，数据采集服务，数据标注服务，AI开发平台，全功能AI开发平台BML，零门槛AI开发平台EasyDL，AI硬件与平台，GPU云服务器，机器人平台，度目视频分析盒子，度目AI镜头模组，度目人脸应用套件，度目人脸抓拍机，人脸识别摄像机，昆仑AI加速卡，智能预测，购车指数，数据科学虚拟机，平台效率，云与AI，抗DDoS，天盾，网站漏洞扫描，网页防篡改，入侵检测防护，弹性云服务器，对象存储服务，云专线（CDA，AI计算机平台—360net深度学习基础模型，AI算法训练适配主流AI框架

十一、其他

内容审核，智能鉴黄，特定人物识别，通用图片审核，文本智能审核，广告检测，Logo检测，商品理解，拍照购，商品图片搜索，通用商品识别，疫情物资识别，酒标识别，细分市场划分，品牌竞争力分析，老品升级，新品定制，商品竞争力分析，商品销量预测，商品营销，用户评论占比预测，商品命名实体识别，商品颜色识别，强化学习，智能地图引擎，内容审核，智能鉴黄，特定人物识别，通用图片审核，文本智能审核，广告检测，Logo检测商品理解，拍照购，商品图片搜索，通用商品识别，疫情物资识别，酒标识别，细分市场划分，品牌竞争力分析，老品升级，新品定制，商品竞争力分析，商品销量预测，商品营销，用户评论占比预测，商品命名实体识别，商品颜色识别，个性化与推荐系统，推荐系统，舆情分析，舆情标签，智慧教育，智能语音评测，拍照搜题，题目识别切分，整页拍搜批改，作文批改，学业大数据平台，文档校审系统，会议同传系统，文档翻译系统，视频翻译系统，教育学习，口语评测，朗读听书，增强现实，3D肢体关键点SDK，美颜滤镜SDK，短视频SDK，基础服务，私有云部署，多模态交互，多模态 情感 分析，多模态意图解析，多模态融合，多模态语义，内容审查器，Microsoft基因组学，医学人工智能开放平台，数据查验接口，身份验证（公安简项），银行卡验证，发票查验，设备接入服务Web/H5直播消息设备托管异常巡检电话提醒，音视频，视频监控服务云广播服务云存储云录制，司乘体验，智能地图引擎，消息类产品，视频短信，短信通知/验证码，企业挂机彩信，来去电身份提示，企业固话彩印，模板闪信，异网短信，内容生产，试卷拆录解决方案，教学管理，教学质量评估解决方案，教学异常行为监测，授课质量分析解决方案，路况识别，人车检测，视觉SLAM，高精地图，免费SDK，智能诊后随访管理，用药管家，智能预问诊，智能导诊，智能自诊，智能问药，智能问答，裁判文书近义词计算，法条推荐，案由预测，

❾ tesseract能识别哪些语言

识别多种字体、多种语言的字符，在实际应用中是很常见的问题。
经过测试，及查看tesseract3.01的源码，tesseract 3.01版本是不支持多语言、多种字体OCR识别的。
tesseract3.01版本不支持新训练的数据，加入原有字符集，并不支持多个训练库的联合使用方式。

如何利用tesseract进行多语言或多字体识别哪？

一种方法是自己训练字符集，将所有的字体、语言的训练数据放入一个训练数据文件内。这种方法需要庞大的训练样本数据，工作量大，而且舍弃原有的google的训练库，实在是太可惜了。

另外一种方法就是升级tesseract到3.02版本。目前3.02版本还没有release，需要自行下载源码，编译，生成。tesseract3.02支持多个训练库联合使用的方式，这样就能支持多语言、多字体识别，并且tesseract3.02版本的固有数据集应该增加了大量的样本，因为其体积比3.01版本的数据文件大了很多。

tesseract多语言识别的原理及算法在文章Adapting the Tesseract Open Source OCR Engine for Multilingual OCR有专门的介绍。这里记录下自己对这篇文章的理解。

OCR字符识别的热点趋势：
拉丁文-> 中文、日文、韩文 -> 阿拉伯文 -> 印度语
这几种语言字符有各自的特征。

汉字、日文：有一些相同文字，但文字有上千种形状结构。
韩文：自己特有的文字结构，而且数量更多。
阿拉伯文：字母都连起来书写，且字母处在不同的位置，其形状也不同。
印度文：将字符连起来形成上千种形状，来表示不同的音节。其包含了阿拉伯文和韩文面临的问题。

汉字、韩文和印度文都有部首和词根的结构。相比韩文，汉字的词根在不同的字里，其形状也是不固定的，且常和其他部首连写。而印度文更复杂些。

拉丁文字符识别在另外一篇文章中有介绍，这里写些思路与未提到的问题。
1. 在连通区域分析后，找出blob，即单个字母块。
2. 行检测。利用等间距检测与分割算法，包括识别词与字母的空白区别。
3. 单个字符识别，并对初次识别效果不佳的字符进行分割与联想，对于多种可能，就应用词典的距离计算，选择出最好的可能性。

4. 多次识别：识别效果好的字符作为训练样本，对其他不好的字符进行再次识别。（自适应分类器）

问题：
一般一个字母是单连通区域，但也有例外，一个字母有多个连通区域，或嵌套孔洞，如圆圈中有一个c或R的字符。

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文章的排版：
1. 横排、竖排、混合排列
tesseract最初支持处理横排的情况，若处理各种排列，tesseract需要考虑更多的特征检测。
段落缩进的检测； 字符间距检测（竖排字符的间距中值小于字符大小的均值）；文本行（列）检测
另外，对于竖排占多数的页面，可以旋转90度，这样大部分文本可转换为横排，减少竖排区域误检率。

混合排列在各种文字中都存在且常见，所以，tesseract要处理这些情况。

2. 文本行、列检测
行检测算法：
每行文本中的字符直接的间距比较小，一般比行间距小，且一般字符大小都差不多，除了个别特殊位置上的字符。利用这个特征，将邻近字符串起来，就形成了一条线。多条线形成后，就有了多条线平行的特征，多条平行线就形成了一个模块。
不同的平行线形成的排版，就能将整个页面分割开来。

行检测完成后，就能检测行内的单个字符了。对于拉丁字符，空格是最小识别单位的特征，而一些语言的空格特征不明显，如中文字符，字、词之间空格没差别，词根之间也有空格，将一个连通区域作为一个独立的识别单位，这种识别方法缺少整体的识别能力，如字典等。一种解决方法是，先识别标点符号（punctuations），但对长句子，还是有局限性。

若存在多种语言混合编排的情况，字符的大小特征可能不一样，如拉丁与汉字。这就需要不同的语言字符，应用不同的阈值进行过滤。

3. 古斯拉夫语Cyrillic，类似俄语之类吧，小写字母x字符高度的估计
拉丁字符检测的方法，不适用于这种语言。
俄语的检测需要应用其他的特征。这里对俄语不熟悉，就忽略不看了。

4. 字、词的识别
包括分割、搜索及形状分类
字母语言的识别，与象形文字的识别，有很多不同。象形文字的词汇的边界不如字母文字清晰。
对于象形文字间的关联，tesseract应用最优优先搜索方法（best-first-search），在词典中寻找匹配的词汇，这个比字母词汇搜索需要更深的搜索层次。

形状分类
线宽、线长都可以作为字符的形状特征。对于一个字或字符，可以先粗略的分类，多选几个近似的分类,然后，再仔细的分类，从候选的类别选出可能的类别。

6. 上下文关联后处理
字典搜索

❿ OCR文字识别用的是什么算法

OCR文字识别用的是什么算法，解答如下OCR算法，即字符识别算法，是专门针对字符识别和检测的一种有效的图像处理算法。
常用的OCR文字识别软件有，很多，像ABBYY FineReader、汉王OCR、Scancard、捷速ocr、尚书和紫光等等，文字识别软件我自己也使用过好几款，不过综合下来还是ABBYY FineReader最好用，识别率比较高，直接将图片上的文字转换为word，其他的都是讲图片文字转换成txt文本的，所以就方便而言，FineReader的比较好用一点，操作也是，其他的操作有点麻烦。望采纳。