基于卷积神经网络的手写字符识别方法及系统

本发明公开了，涉及计算机图像处理技术领域，具体的可以通过语音输入结合字符输入的方式来获取学习资料，基于卷积神经网络的手写字符识别方法及系统，包括采集语音数据，提取并通过声压级量化噪音，分析噪声频谱变化，根据声压级和噪声频谱变化分析语音输入准确度，选择语音输入方式或语音输入方式的基础上增加字符输入验证，检测字符输入精准度评分，获得对比度，综合分析精准度评分和对比度，评估字符输入获取学习资料的准确程度百分比；本发明根据实时获取的噪声数据、设备温度和语音识别的表现，通过支持向量机对准确度进行预测，当预测结果显示准确度较低时，自动提醒用户进行字符输入验证，确保最终获取的学习资料的准确性。