51、语音识别与孟加拉国交通标志识别的深度学习研究

语音识别与孟加拉国交通标志识别的深度学习研究

1. 语音识别平台对比

在语音操作命令应用中，VOSK 在短语识别方面表现出色，超越了其他对比的语音识别平台，实时实际使用的准确率达到了 91%。以下是一些常见语音识别平台的相关信息：
|平台名称|相关信息|
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|CMUSphinx|开源语音识别平台，官网：https://cmusphinx.github.io|
|VOSK|离线语音识别 API，官网：https://alphacephei.com/vosk/|
|DeepSpeech|相关文档可访问：https://deepspeech.readthedocs.io/en/r0.9/|

2. 孟加拉国交通标志识别研究背景

2.1 研究意义

在计算机视觉和智能系统中，交通标志分析至关重要。交通标志能为驾驶员和行人提供如速度限制、交通规则、道路危险警告等重要信息。然而，驾驶员若未能及时看到交通标志，仍可能引发事故。因此，设计能够识别和理解交通标志的自动系统十分关键，这有助于提升交通管理和道路安全水平。

2.2 过往研究情况

早期在交通标志识别领域的研究，提出了多种基于深度学习的方法，利用不同标准数据集对不同交通标志进行分类。但针对孟加拉国交通标志创建数据集并应用深度学习技术进行识别的研究相对较少。过往研究使用的数据集包括德国交通标志的 GTSDB 和 GTSRB 等基准数据集，以及瑞典交通标志数据集（STSD）、比利时交通标志（BTS）、实验室智能与安全汽车（LISA）数据集、清华 - 腾讯 100K 数据集等。部分研究还采用了基于转移