Identification de langue indépendante du texte indépendant du locuteur Par Hmm
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Système de vérification du locuteur dépendant du texte basé sur I-Vector / HMM.
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Système de vérification du locuteur dépendant du texte basé sur I-Vector / HMM pour RedDots Challenge. Le banc d'essai de ce travail était la tâche de reconnaissance du locuteur indépendante du texte définie par le NIST pour 2012.
Open-Source-Poster zur Identifizierung der Sprache.
Un système de reconnaissance du locuteur indépendant du texte Catie Schwartz Conseillère: Dr. Ramani Duraiswami. Reynolds, Douglas A. et Richard C. Rose. "Identification robuste des locuteurs, indépendante du texte, à l'aide de modèles de haut-parleurs à mélange gaussien. Atelier de reconnaissance des locuteurs et de la langue, Brno, République tchèque.
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Modèle de Markov caché (DHMM. 1. Le clusterINTRODUCTION Identification de la langue parlée est le sujet de recherche le plus populaire et le plus important dans le domaine des technologies de la parole. L’identification de la langue indépendante du texte (LID) est la tâche de reconnaître la langue d’une expression vocale inconnue un haut-parleur inconnu utilisant une machine.
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Vérification du locuteur dépendant du texte: classificateurs, bases de données.
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Procédé de reconnaissance du locuteur dépendant du texte utilisant un système dépendant du texte et indépendant du texte, dans lequel un modèle pour le système dépendant du texte, par ex. un modèle de Markov caché, est adapté de manière non supervisée, par ex. par MAP ou algorithme bayésien, et dans lequel est en outre construit un modèle pour le système indépendant du texte pour le locuteur et la phrase.
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Extracteur de vecteurs i-Vector indépendant du texte basé sur HMM.
Dans cet article, le système de reconnaissance de la parole isolé et indépendant du locuteur ayant un vocabulaire limité pour la langue tamoule a été mis au point et sa performance étudiée à l'aide de sphinx4. Les quatre composants importants du système ASR, à savoir l'extraction de caractéristiques, le modèle acoustique, le dictionnaire de prononciation et le modèle de langage, sont mis en œuvre à l'aide de HMM.
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PDF Présentation de la reconnaissance des locuteurs indépendants du texte: from.
La vérification du locuteur est le processus de vérification de l'identité revendiquée d'un locuteur sur la base du signal vocal du locuteur (empreinte vocale. Il existe deux types de systèmes de vérification du locuteur: la vérification du locuteur indépendant du texte (TI-SV) et la vérification du locuteur dépendant du texte ( TD-SV.
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Une approche de la PLDA pour la reconnaissance du locuteur indépendant par le langage et le texte Abbas Khosravani 1, Mohammad Mehdi Homayounpour 1, Dijana Petrovska-Delacr et 2, Gérard Chollet 3 1 Laboratoire de traitement multimédia intelligent, Université de Technologie Amirkabir, Iran 2 Institut Mines-T el´´ecom, T´el ecom SudParis, France´.
Identification des langues indiennes en multi. SpringerLink.
Identification de la langue. Mots-clés Reconnaissance vocale multilingue, Identification de la langue, Phonologie, Quantification vectorielle, Autocorrélation. 1. Introduction L’identification de la langue est l’une des opérations de traitement de la parole les plus importantes utilisée dans diverses applications basées sur la parole, telles que la traduction de la parole.
Identification du locuteur indépendante du texte via automatique.
PDF Une approche PLDA pour les locuteurs indépendants de la langue et du texte.
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Modèles de haut-parleurs pour la reconnaissance de haut-parleur indépendante du texte et dépendante du texte [14. 17. Le HMM modélise non seulement les sons de la parole sous-jacents, mais également le séquencement temporel de ces sons. Bien que la modélisation de la structure temporelle soit avantageuse pour les tâches dépendantes du texte, elle est indépendante du texte.
Seiichi Nakagawa - Citations Google Scholar.
http://spamsinnina.parsiblog.com/Posts/1/Language+Identification+By+Utiliser+Syllable+Based+Durée+Classif/
Cette technique s’est révélée efficace pour l’identification de la langue, du sexe et du locuteur, indépendamment du texte, et peut permettre une utilisation plus efficace et plus conviviale. Les paramètres HMM et de durée sont estimés séparément et. identification de la langue et du locuteur [13, 14, 7] acous.
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PDF Système de reconnaissance des locuteurs dépendant du texte pour les langues indiennes.
https://ameblo.jp/kenkisan/entry-12529904494.html