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用VCHook技术实现屏幕取词 好资料VC中的HOOＫ技术

VC程序设计中屏幕上的文字大都是由gdi32.dll的以下几个函数显示的：TextOutA、TextOutW、ExtTextOutA、ExtTextOutW。实现屏幕抓词的关键就是截获对这些函数的调用，得到程序发给它们的参数。 实现的方法有以下三个步骤： 一、得到鼠标的当前位置 通过SetWindowsHookEx实现。 二、向鼠标下的窗口发重画消息，让它调用系统函数重画 通过WindowFromPoint，ScreenToClient，InvalidateRect 实现。 三、截获对系统函数的调用，取得参数(以TextOutA为例) 1.仿照TextOutA作成自己的函数MyTextOutA

工具介绍 LAC全称中文的词法分析，是百度自然语言处理部研发的一种联合的词法分析工具，实现中文分词，词性标注，专名识别等功能。该工具具有以下特点和优势： 效果好：通过深度学习模型联合学习分词，词性标注，专名识别任务，单词索引，整体效果F1值超过0.91，词性标注F1值超过0.94，专名识别F1值超过0.85，效果领先。 效率高：精简模型参数，结合Paddle预测库的性能优化，CPU单线程性能达800QPS，效率领先。 可定制：实现简单可控的干预机制，精确匹配用户字典对模型进行干预。 调用便捷：支持一键安装，同时提供了Python，Java和C ++调用接口与调用示例，实现快速调用和集成。 支持

欢迎下载研华科技主题白皮书: 《2019研华嵌入式服务指南》 [摘要] 作为嵌入式市场的领导厂商，研华IoT嵌入式平台事业群提供一站式服务，整合嵌入式主板与系统、软件、显示屏及外围设备，以客户为中心的设计服务，广泛应用于不同行业。为迎接物联网(IoT)和云端运算时代的到来，除深化既有产品的应用，也提供软硬件整合物联网解决方案，发展以IoT为中心的智能应用，帮助客户快速落地物联网应用。研华嵌入式物联网解决方案包括M2.COM感知平台、网关、EIS边缘智能服务器和WISE-PaaS嵌入式物联网软件平台。 https://www.eefocus.com/resource/advantech/index.p... 语音识别是机器通过识别和理解过程把人类的语音信号转变为相应文本或命令的技术，其根本目的是研究出一种具有听觉功能的机器。本设计研究孤立词语音识别系统及其在STM32嵌入式平台上的实现。识别流程是:预滤波、ADC、分帧、端点检测、预加重、加窗、特征提取、特征匹配。端点检测(VAD)采用短时幅度和短时过零率相结合。检测出有效语音后，根据人耳听觉感知特性,计算每帧语音的Mel频率倒谱系数(MFCC)。然后采用动态时间弯折(DTW)算法与特征模板相匹配,最终输出识别结果。先用Matlab对上述算法进行仿真，经多次试验得出算法中所需各系数的最优值。然后将算法移植到STM32嵌入式平台，移植过程中根据嵌入式平台存储空间相对较小、计算能力也相对较弱的实际情况，对算法进行优化。最终设计并制作出基于STM32的孤立词语音识别系统。 系统硬件总体结构图 附件内容如下:

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对于初级或者中级研究这个词表还是挺好用的，基本的中英文停用词和符号等都能去掉，可能如果做到深度研究这个词表还是有点瑕疵