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ıllı CMU Sphinx : que es, definición y significado, descargar videos y fotos.

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CMU Sphinx (acortado como Sphinx), es el término general para describir un conjunto de sistemas de reconocimiento de voz desarrollado en la Universidad de Carnegie Mellon. Incluye una serie de programas para reconocimiento de voz (Sphinx dos - cuatro) y un adiestrador modelo acústico (SphinxTrain).


En el año dos mil, el conjunto de Sphinx se comprometió a desarrollar múltiples componentes para reconocimiento de voz, incluyendo Sphinx dos y después Sphinx tres (en dos mil uno). Los decodificadores de voz vienen con modelos acústicos y aplicaciones de ejemplo. Los recursos libres incluyen además de esto el software para el adiestramiento de modelos acústicos, la colección de un modelo de lenguaje y un diccionario de pronunciación en dominio público llamado cmudict.


Sphinx engloba una serie de sistemas de software, arrancó como sphinx 1, entonces se generaron las versiones dos, tres, cuatro y Pocket Sphinx, todas y cada una tienen aplicaciones diferentes, si bien su función es exactamente la misma, el reconocimiento del habla, todas y cada una se describen ahora.



Sphinx es un sistema de habla continua y reconocimiento de habla, emplea el Modelo escondo de Márkov (HMMs) y un lenguaje de modelado estadístico de n-gramas. Fue desarrollado por Kai Fu-Lee. Sphinx interpreta voz hablada en forma continua, reconocimiento de habla de léxico extenso.


Es un sistema de reconocimiento de habla de alta resolución desarrollado originalmente por Xuedong Huang en Carnegie Mellon, quien liberó su código como software libre con una licencia BSD. Sphinx dos se centra en el reconocimiento de voz en tiempo real, es conveniente para aplicaciones de lenguaje hablado. Incorpora funciones como, la puntería al final, la generación de hipótesis parciales, el cambio activo del modelo de lenguaje, entre otras muchas. Se emplea en sistemas de diálogo y sistemas de aprendizaje de idiomas.


Sphinx dos usa una representación semi-continua para el modelado acústico (esto es, un solo conjunto de gaussianas se emplea para todos y cada uno de los modelos, con los modelos individuales como un vector de peso a lo largo de estas gaussianas).


Puede ser usado en los sistemas informáticos basados en PBX como Asterisk. El código de Sphinx dos asimismo se ha incorporado en una serie de productos comerciales.


A diferencia de la versión precedente, que empleaba sistema semicontinuo, la versión tres emplea una representación de frecuencia continua HMM y de ahí que, se ha usado primordialmente para la alta precisión, no en tiempo real de reconocimiento. La evolución reciente (en los algoritmos y hardware) han hecho que Sphinx funcione "prácticamente" en tiempo real, si bien aún no es conveniente para las aplicaciones interactivas. Sphinx tres está en desarrollo y en cooperación con SphinxTrain da acceso a una serie de técnicas de modelado modernas, como LDA / MLLT, MLLR y VTLN, que mejoran la precisión en el reconocimiento.


Sphinx cuatro es una completa re-escritura de la máquina de Sphinx, con el propósito de administrar un marco más flexible para la investigación en reconocimiento de voz, está escrito íntegramente en lenguaje de programación Java. Sun Microsystems apoya el desarrollo de Sphinx cuatro y contribuyó con su experiencia en ingeniería de software al proyecto. Entre los participantes había personas de REAL, MIT y la CMU. Al estar escrito en java puede ser empleado en una enorme diversidad de sistemas operativos y hardware.


Los objetivos actuales de desarrollo incluyen:



  • El desarrollo de un nuevo adiestrador (modelo acústico)
  • Implementación de adaptación de la persona que habla (por servirnos de un ejemplo, MLLR)
  • Mejora de la administración de configuración
  • La creación de una interfaz de usuario basada en ConfDesigner.

Pocket Sphinx


Pocket Sphinx es una versión de Sphinx para sistemas embebidos (por poner un ejemplo, basado en un procesador ARM). PocketSphinx es evaluado para desarrollar y también añadir peculiaridades como la aritmética de coma fija y algoritmos eficaces para el cálculo de modelos mezclados. Puede ser empleado en muchos equipos portátiles y asimismo en teléfonos móviles.


Véase también



  • CMU Sphinx homepage
  • Sphinx subwiki - Getting started tutorials + python integration information.
  • SourceForge hosts Sphinx software and should be considered the definitive source for code.
  • NeXT on Campus Fall mil novecientos noventa (This document is postscript format compressed with gzip.) Carnegie Mellon University - Breakthroughs in speech recognition and document management, pgs. doce-13


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