藏文音节识别算法：基于字符投影变换

“基于特征的藏文音节识别算法”描述了一种用于藏文文语转换（TTS）的创新方法，该方法着重于藏文音节的识别。算法采用字符投影变换特征，以音节为基本单位，提取其特征向量，构建音节特征库，并通过查表法实现音节识别。此外，算法还涵盖了藏文文本的规范化和音节切分步骤。实验结果表明，该算法能实现100%的藏文音节识别率，特征提取过程简单高效，并已成功应用于实际的藏文文语转换系统。 藏文是我国少数民族文字，对于藏族文化的传承与发展至关重要。尽管在主流语言和部分少数民族语言的文语转换系统研究上取得了显著进展，但专门针对藏文的文语转换系统尚未成熟。藏文文语转换系统的关键在于词语的分词识别，对此，文献提出了利用特征提取技术进行藏文分词识别。常见的藏文特征包括字符投影特征、笔画方向特征、笔画结构特征以及小波能量分布特征。然而，这些方法在处理大量藏文时效率较低，无法满足文语转换系统的需求。 本文提出的特征提取算法简化了这一过程，通过字符列投影变换生成特征向量，使得计算机能分别识别藏文的“偏旁”和“字”，进而识别整个音节。这种方法提高了识别效率，为构建高效藏文文语转换系统提供了基础。 该算法首先进行藏文文本的规范化，确保输入文本的一致性和标准化，以便后续处理。接着，通过特定的规则对藏文进行音节切分，将连续的字符序列分割成单独的音节单位。然后，提取每个音节的字符列投影变换特征，这些特征能够唯一标识一个音节。最后，通过预先建立的音节特征库，利用查表算法快速准确地识别出音节。 实验结果证明，该算法的特征向量与藏文音节匹配度极高，实现了无误识别。由于特征提取过程简洁，算法运行速度快，适合大规模的藏文识别任务。因此，该算法对于推动藏文文语转换系统的发展具有重要意义，也为其他类似少数民族语言的处理提供了参考。 关键词：计算机应用技术；藏文文语转换；模式识别；音节识别；字符投影变换；藏文特征提取