带有变音位和通配符搜索的Sphinx
我们是一个解剖平台，使用狮身人面像进行搜索。我们想让我们的搜索更加模糊，并开始使用MetaPhone来更正拼写错误。例如，即使搜索词是falanges，它也会找到phalanges。 这很好，但我们想要更多。我们希望用户可以输入falange甚至falang，但我们仍然可以找到phalanges。有什么办法实现这一点吗？ 如果您感兴趣，可以签出我们的Shinx配置文件here。
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相当于php metaphone和soundex的Mysql
我正在开发一个应用程序，该应用程序提取了用户当前正在播放的歌曲标题，并且我们在mysql数据库中查看还有谁在播放相似的歌曲.由于同一首歌曲在每个人的手机上可能具有许多不同的标题，因此我们需要一种有效地找到尽可能接近的结果的方法. 我们现在正在使用的过程从表中获取所有歌曲，然后进行foreach并将结果集中的每个条目与用户的歌曲进行比较. 这是我们使用过的功能的一部分: $all_res
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Metaphone算法出乎意料的结果
我正在对Java中的不同单词使用语音匹配.我用了Soundex，但它太粗糙了.我改用Metaphone并意识到效果更好.但是，当我进行严格测试时.我发现了奇怪的行为.我要问的是，这是变音器的工作方式还是我以错误的方式使用它.在下面的示例中，它可以正常工作:- Metaphone meta = new Metaphone(); if (meta.isMetaphoneEqual("cricke
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使用Soundex，Python替换单词
我有一个句子列表，基本上我的目的是用正确的拼写“对面，在附近，在上，在后面"替换所有以"opp，nr，off，abv，behnd"形式出现的差异.在.单词的soundex代码是相同的，因此我需要构建一个表达式来逐字地遍历此列表，如果soundex相同，请用正确的拼写替换它. 一个例子- ['杰克站在树上， “他们没有他计划的一切"， “只要站在柜台前"， '去加油站去吧'] 所以
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语音到文本在Android定制不同寻常的词语匹配
我希望能够使用Android的语音到文本引擎识别各种不寻常的词语的句子。 要举个例子，守信用“脑波”出来STT作为“电子供应曲线图”。当我使用探测法或音位比较所说的是什么到硬codeD值，该值似乎永远不会匹配或随机匹配。如果我使用一个阈值（Math.abs（str1.compareTo（STR2））＆LT; = 1，例如），然后匹配变得非常松散，几乎所有的东西将匹配 在本质上，我想要做的是类似
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