[发明专利]一种整合语音输入和手写输入功能的汉字输入系统无效

专利信息
申请号: 200710052608.9 申请日: 2007-06-29
公开(公告)号: CN101082836A 公开(公告)日: 2007-12-05
发明(设计)人: 刘宏;宋恩民;吕新桥;代四广 申请(专利权)人: 华中科技大学
主分类号: G06F3/01 分类号: G06F3/01;G06F3/041;G06F3/16
代理公司: 华中科技大学专利中心 代理人: 曹葆青
地址: 430074湖北*** 国省代码: 湖北;42
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摘要:
搜索关键词: 一种 整合 语音 输入 手写输入 功能 汉字输入 系统
【说明书】:

技术领域

本发明属于计算机识别技术领域,是一种整合语音输入和手写输入功能的汉字输入系统,该系统可以提高输入汉字的识别率,帮助消费者更加方便地使用手机、电脑等输入系统进行汉字输入。

背景技术

随着移动通信技术的迅速发展,手机、电脑用户的数量也在快速增长,应用在手机、电脑上的输入方法也越来越重要。由于手机、电脑上的按键数量有限,在有限的按键上输入信息往往费时费力,通常需不断地在屏幕选单中上下搜寻才能取得想要输入的信息,使得传统的文字的手动录入比较烦琐。且手机、电脑上的按键大小通常都比较小,许多老年人由于视力的原因看不清楚按键上的字母或者不会熟练使用拼音/笔划输入法,使得手动输入汉字相当不方便。针对以上问题,有人就提出了语音输入方法以及手写输入方法在手机以及电脑等输入系统上的应用。

语音与手写输入识别的技术发展上,其相关技术已见诸于各类技术文件中,例如以语音识别而言,公开号为CN1373406A的专利文献中提出了一种语音识别汉字输入法、公开号为CN1494299A的专利文献中提出了一种手机上语音输入转换成文字的装置与方法。另一方面,手写识别则如公开号为CN1335703A的专利文献中提供了一种具有手写字符的输入、显示和传输功能的手机,或者如公开号为CN1350390A的专利文献中提出了一种手机字符手写输入的方法及相应的系统,足见语音与手写输入的识别技术皆已逐渐成熟。

然而,虽然上述各专利技术皆在算法的改进、手写/语音输入的特征提取,或是改进语音或手写模型的建立准则等等方面做了很多的工作,然其识别率的提高依然有限,由于手写输入的识别技术的某些局限性,使得对于结构极其相似的汉字,如:“巳”、“已”和“己”以及“日”和“曰”,甚至“四”和“皿”、“江”和“红”等均无法识别或者无法很好地识别;对于语音输入而言,这种局限性表现的更加明显,因为同一个音对应的汉字往往有很多个,那么到底是哪一个呢?上述方法同样无法解决这一问题。

鉴于上述方法在识别率提高方面很有限,有人提出整合手写与语音输入信号以提高识别率的概念。

其中,公开号为CN1549244A的专利文献《整合语音与手写输入的识别方法及系统》提出了一种整合语音与手写输入的识别方法,该方法是先接收一具有一字符的语音/手写输入后,识别该语音/手写输入而产生一字列,且该字列具有多个与该字符相对应的识别字符,然后接收一描绘该字符之一特征的手写/语音输入,最后依据该特征由该字符列中撷取与该字符最相符合的识别字符,因此可以有效地整合语音与手写输入,并藉此提高识别率。

然而,虽然上述方法在识别率的提高上确能达到其效果,却依然存在许多待解决的问题。如:

(1)上述方法提出的必须区分第一输入以及第二输入,即第一输入是一语音输入与一手写输入其中之一,第二输入是该语音输入与手写输入其中另一,其识别字符的方法是,根据第一输入产生一字列,然后接收第二输入,并根据第二输入由第一输入产生的字列中撷取与第二输入最相符合的识别字符,这样存在的问题是:若第一输入为手写输入时,用户碰到不会写的字时就无法完成第一输入而产生一字列;若第一输入为语音输入时,用户碰到不会读的字时也无法完成第一输入而产生一字列;这样,无法根据第一输入产生一字列,也就无法根据第二输入由第一输入产生的字列中撷取与第二输入最相符合的识别字符,从而无法达到正确输入的目的;

(2)上述方法提出的手写/语音模型训练器只在训练模式下才工作,即在使用该系统之前由用户事先专门对其进行训练,这样才能达到建立个人的手写/语音模型并存储在手写/语音数据库中的目的,而在使用过程中,该手写/语音数据库是保持不变的,这种静态的训练方式比较单一,同时也不符合用户的使用习惯。

发明内容

本发明的目的在于提供一种整合语音输入和手写输入功能的汉字输入系统,该系统可以帮助消费者更加方便地使用手机、电脑等输入系统进行汉字的输入,同时较好地解决了前面提到的已有方法存在的问题。

本发明提供的一种整合语音输入和手写输入功能的汉字输入系统,包括手写模型训练模块、手写数据库、手写输入模块、手写信号特征生成模块和手写体候选汉字字列生成模块;

手写输入模块用于接收汉字的手写输入,转化为数字信号后分别传送给手写模型训练模块和手写信号特征生成模块;

手写模型训练模块用于调整手写数据库中的参数,并将其存储至手写数据库;

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