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    Técnicas de reconocimiento de voz para Front End en Vb.Net
    Reconocimiento de voz y reconocimiento de voz se producen cuando una computadora traduce el lenguaje humano en texto o los acepta como comandos . El reconocimiento de voz permite el uso libre de las manos de un ordenador. Virtual Basic.net o vb.net para abreviar, es un lenguaje de software desarrollado por Microsoft y se utiliza para voz y software de reconocimiento de voz . Final el reconocimiento VB voz Front acepta discurso como su entrada. Utiliza
    actos de habla de software de reconocimiento como un front-end de filtro para manejar tantas llamadas como sea posible antes de enviar a los clientes del centro de llamadas . El reconocimiento de voz se utiliza para

    dictado digital . El reconocimiento de voz puede convertir las palabras en el texto al traducir el texto a otro idioma , proporcionando traducción en tiempo real. El reconocimiento de voz se usa en los sistemas telefónicos automatizados que respondan a las solicitudes de las personas que llaman para obtener información . El reconocimiento de voz acepta comandos de los usuarios que no pueden entrar en las órdenes a través de un teclado.
    Existentes Utilities

    Microsoft Word contiene una utilidad integrada de voz para dictar la voz del usuario en texto . " Para tener éxito con la tecnología ", afirma que Microsoft Windows y Mac OS X tienen utilidades que permiten al usuario hablar comandos al ordenador. Según el " Reconocimiento de voz Programming Windows" por Keith Jones, Microsoft Speech API normaliza el " sonido y la voz " de los programas de reconocimiento de voz de Windows. Las constantes de voz de Microsoft se almacenan en el archivo vbspeech.bas .
    De Windows Presentation Foundation

    síntesis de voz y reconocimiento de voz en Windows Presentation Foundation ( WPF ) son parte de la Microsoft vb.net marco 3.0 . Servicios de automatización de voz de Microsoft se realizan utilizando ActiveX de Visual Basic . Según el " Pro WPF en Visual Basic 2010 " por Matthew MacDonald, "La manera más fácil de usar el reconocimiento de voz es la de crear una instancia de la clase SpeechRecognizer del espacio de nombres System.Speech.Recognition . "
    lógica

    software de reconocimiento de voz reconocimiento de voz debe decodificar cada conjunto de sonidos y los traduce a la palabra correcta . Procesamiento del lenguaje natural se aplica la lógica de inteligencia artificial para descifrar el lenguaje humano . Según la "Guía de la Tecnología : principios , aplicaciones, tendencias ", de Hans -Jörg Bullinger , " Un método esencial en la identificación de las frases que se hablan continuamente es el uso de la llamada Hidden- Markov Models ( HHM ) - modelos estocásticos utilizados para describir y analizar las fuentes de señales reales y para extraer los fonemas que se ajustan a la señal de entrada mejor . "inteligencia artificial en el reconocimiento de voz puede ser entrenado . A medida que el software de reconocimiento de voz registra las palabras del usuario y se corrige cuando se identifica erróneamente una palabra , su precisión mejora .
    Tipos de comandos hablados

    dictado control Command utiliza un conjunto limitado de comandos de voz . Del habla y reconocimiento de voz utiliza comandos en el lenguaje natural del usuario. Dictado control Command utilizaría un comando como "Abrir Microsoft Word, utilizar letra cursiva de 12 puntos . " Software de reconocimiento de voz lo suficientemente inteligente como para aceptar comandos de lenguaje natural podría seguir el comando "Abrir MS Word y cambiar a cursiva de 12 puntos . " < Br >
    Prevención de problemas

    eliminar el ruido de fondo para reducir los errores creados por el sonido recogido como el habla o interferir con el reconocimiento de voz . Software de reconocimiento de voz independiente del hablante no requiere un periodo de formación . Sin embargo, el cambio frecuente de software de reconocimiento de voz dependiente del orador aumenta el riesgo de errores . Errores de reconocimiento de voz se redujo con el aumento de tiempo de entrenamiento con cada usuario individual.

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