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手写速记识别与狮子数据集
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文提出了一种基于CNN-BiLSTM系统的解决方案来解决英文手写体识别问题，并在IAM数据集上进行了评估。通过采用CTC层的CNN-BiLSTM网络，达到了较低的CER和WER。通过测试时间增强方式，可以提高难识别情况的识别率。此外，还对IAM数据集上的误差进行了分析，并提供了源代码以促进进一步的研究。
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关键要点
- 提出了一种基于CNN-BiLSTM系统的解决方案来解决英文手写体识别问题。
- 在公共IAM数据集上进行了广泛评估，包括模型大小、数据增强和词汇表的影响。
- 采用CTC层的CNN-BiLSTM网络达到了3.59%的CER和9.44%的WER。
- 通过旋转和平移变换的测试时间增强方式，提高了难识别情况的识别率，单词错误率降低了2.5个百分点。
- 对IAM数据集上的误差进行了分析，展示了手写图像中的难点，并探索了标签错误的样本。
- 提供源代码作为公共领域，以促进进一步的研究，鼓励科学可重复性。
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