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中文车牌识别系统

感谢Liuruoze的EasyPR开源车牌识别系统。 EasyPR是一个中文的开源车牌识别系统,其目标是成为一个简单、灵活、准确的车牌识别引擎。...它能够识别中文,例如车牌为苏EUK722的图片,它可以准确地输出std:string类型的"苏EUK722"的结果。 它的识别率较高。目前情况下,字符识别已经可以达到90%以上的精度。...目录结构 以下表格是本工程中所有目录的解释: 目录 解释 src 所有源文件 include 所有头文件 test 测试程序 model 机器学习的模型 resources/text 中文字符映射表 resources...,是字符分割与字符鉴别功能的组合 plate_recognize 车牌识别,是车牌检测与字符识别的共有子类 feature 特征提取回调函数 plate 车牌抽象 core_func.h 共有的一些函数...train目录下文件的解释: 文件 解释 ann_train.cpp 训练二值化字符 annCh_train.hpp 训练中文灰度字符 svm_train.hpp 训练车牌判断 create_data.hpp

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JS监听中文输入

在做第六个项目(根据输入框实时调用AJAX古诗匹配)时,当我们输入中文拼音,还在拼音字符状态未选择成中文时,一直在执行我编写的事件监听处理函数(当输入框里的值有变化时执行此函数, 调用AJAX在页面显示数据里包含这些字的古诗...而我想要的是在我们输入拼音未完成中文选择时,不让其执行我们的监听处理函数, 只有选择完中文后才去执行调用AJAX判断有没有包含输入的这些字的古诗。.../code.jquery.com/jquery-1.8.3.min.js" type="text/javascript" charset="utf-8"> 当我们开始进行input的输入改变了input框里的值时,js会监听到input propertychange事件, 执行判断(一开始时$(this).prop('cnStart...而当我们输入框输入的文字不在待选状态后(如:输入拼音后完成了中文选择时),便会触发compositionend事件, 此时我们再将cnStart这个自定义属性设置为false,代表我们已经完成了中文输入

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Windows 使用 pocketsphinx 做中文语音识别

https://sourceforge.net/projects/cmusphinx/files/Acoustic%20and%20Language%20Models/ 其中 Mandarin 为中文普通话...16k_ptm256_8000.tar.bz2 (需要解压) 语言模型:zh_broadcastnews_64000_utf8.DMP 拼音字典:zh_broadcastnews_utf8.dic 测试中文语音识别...首先准备一个中文音频文件(要求:.wav 格式,采样频率 16000HZ,单声道) 将下载的中文模型文件和解压后的 pocketsphinx 目录放到同一个目录下,这里假定就叫“中文语音识别”。...进入“中文语音识别”目录,然后运行下面的命令 pocketsphinx\bin\Release\x64\pocketsphinx_continuous.exe -hmm zh_broadcastnews_ptm256...dict zh_broadcastnews_utf8.dic -infile myfile-16000.wav > myfile.txt 运行完毕后,查看 myfile.txt 文件,内容即是程序识别出来的中文

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Python:字符中文判断及编码识别

简介 python在执行代码过程是不知道这个字符是什么意思的、是否是中文,而是把所有代码翻译成二进制也就是000111这种形式,机器可以看懂的语言。  也就是在计算机中所有的字符都是有数字来表示的。...汉字也是有数字表示的,Unicdoe4E00~9FFF表示中文,所以如果一个字符的utf-8编码在这个区间内,就说明它是中文。...中文编码对应表 GBK UTF16 UTF8 汉字 D2BB 4E00 E4 B8 80 一 B6A1 4E01 E4 B8 81 丁 C6DF 4E03 E4 B8 83 七 CDF2 4E07 E4...判断字符包含中文: def is_not_en_word(self, word:str): ''' 判断一个词是否是非英文词,只要包含一个中文,就认为是非英文词汇 :param...else: return False def is_en_mail(self, mail_text:str): ''' 判断一个词是否是非英文词,只要包含一个中文

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PPASR中文语音识别(入门级)

PPASR语音识别(入门级) 本项目将分三个阶段分支,分别是入门级、进阶级和应用级分支,当前为入门级,随着级别的提升,识别准确率也随之提升,也更适合实际项目使用,敬请关注!...PPASR基于PaddlePaddle2实现的端到端自动语音识别,本项目最大的特点简单,在保证准确率不低的情况下,项目尽量做得浅显易懂,能够让每个想入门语音识别的开发者都能够轻松上手。...在传统的语音识别的模型中,我们对语音模型进行训练之前,往往都要将文本与语音进行严格的对齐操作。...每一行数据包含该语音文件的相对路径和该语音文件对应的中文文本,要注意的是该中文文本只能包含纯中文,不能包含标点符号、阿拉伯数字以及英文字母。...我们可以使用这个脚本使用模型进行预测,通过传递音频文件的路径进行识别

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Linux 使用 pocketsphinx 做中文语音识别

前一篇博客说了一下怎么在 Windows 平台使用 pocketsphinx 做中文语音识别,今天看看在 Linux 上怎办实现。...模型文件下载地址 https://sourceforge.net/projects/cmusphinx/files/Acoustic and Language Models/ 其中 Mandarin 为中文普通话...16k_ptm256_8000.tar.bz2 (需要解压) 语言模型:zh_broadcastnews_64000_utf8.DMP 拼音字典:zh_broadcastnews_utf8.dic 测试中文语音识别...首先准备一个中文音频文件(要求:.wav 格式,采样频率 16000HZ,单声道) 将下载的中文模型文件和解压后的 pocketsphinx 目录放到同一个目录下,这里假定就叫 “test”。...-dict zh_broadcastnews_utf8.dic -infile myfile-16000.wav > myfile.txt 运行完毕后,查看 myfile.txt 文件,内容即是程序识别出来的中文

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基于Pytorch实现的MASR中文语音识别

Doi技术团队 链接地址:https://blog.doiduoyi.com/authors/1584446358138 初心:记录优秀的Doi技术团队学习经历 本文链接:基于Pytorch实现的MASR中文语音识别...MASR是一个基于端到端的深度神经网络的中文普通话语音识别项目,本项目是基于masr 进行开发的。...以下用字错误率CER来衡量模型的表现,CER = 编辑距离 / 句子长度,越低越好,大致可以理解为 1 - CER 就是识别准确率。...每一行数据包含该语音文件的相对路径和该语音文件对应的中文文本,要注意的是该中文文本只能包含纯中文,不能包含标点符号、阿拉伯数字以及英文字母。 生成训练的数据列表和数据字典。...infer_path.py,实时录音识别infer_record.py和提供HTTP接口识别infer_server.py,他们的公共参数model_path训练保存的模型路径,lm_path为语言模型路径

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基于Pytorch实现的MASR中文语音识别

MASR是一个基于端到端的深度神经网络的中文普通话语音识别项目,本项目是基于masr 进行开发的。...以下用字错误率CER来衡量模型的表现,CER = 编辑距离 / 句子长度,越低越好,大致可以理解为 1 - CER 就是识别准确率。...每一行数据包含该语音文件的相对路径和该语音文件对应的中文文本,要注意的是该中文文本只能包含纯中文,不能包含标点符号、阿拉伯数字以及英文字母。...infer_path.py,实时录音识别infer_record.py和提供HTTP接口识别infer_server.py,他们的公共参数model_path训练保存的模型路径,lm_path为语言模型路径...infer_path.py的参数wav_path为语音识别的的音频路径。infer_record.py的参数record_time为录音时间。

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识别精度创中文语音识别新高点

素来被认为是“人脸识别独角兽”——或者更宽泛一点说,“计算机视觉独角兽”的依图科技,公布了他们中文语音识别技术的最新突破,以及令人瞩目的产业布局。...智能语音竞争还未开始,依图要做世界最好的中文语音识别 万物互联,语音为先。 语音识别是AI理解世界最重要的组成部分,也是AI能听会说善理解的必要条件。...此次依图科技在语音识别技术方面的突破,不仅意味着依图首次涉足语音识别领域便已经跻身中文语音识别第一阵营,同时也说明语音识别在技术层面还有足够的进化空间,远远没有达到“超越人类”。...依图此次推出的中文语音识别算法,与业内原有领先者相比,不仅大幅提升了识别准确率,而且在单个算法模型上,有极为出色的多场景适用性表现。...一般认为,中文语音识别的字错率低于3%时不会影响可读性,而超过15%则毫无可读性。这是语音识别的两条红线,在不同场景下,不同算法的表现可能会有很大差异。

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