Identificação do orador utilizando SVM durante o reconhecimento de fala em Oriya

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Bol Os cientistas e investigadores do processamento da fala de todo o mundo dedicaram muitas contribuições às línguas faladas em inglês e noutras línguas. Mas, até à data, a investigação sobre a língua falada em Oriya é muito escassa. Este trabalho de investigação é uma contribuição completamente nova para a língua Oriya, que é uma das línguas oficiais indianas reconhecidas. Nesta tese, são tidos em conta vários aspectos. Os algoritmos de reconhecimento de padrões estatísticos são utilizados no desenvolvimento da identificação do locutor e do reconhecimento da fala em Oriya. A tarefa de identificação do orador baseia-se no algoritmo Support Vetor Machine (SVM), enquanto o algoritmo Hidden Markov Model (HMM) é utilizado no desenvolvimento do motor de reconhecimento da fala Oriya. Outras técnicas eficazes, como a distorção dinâmica do tempo (DTW), a rede neural de retropropagação baseada na ontologia (BPFF), a vizinhança k, etc., são também revistas e analisadas do ponto de vista da identificação do orador e do desempenho do reconhecimento da fala em língua Oriya. Um corpus de fala é a unidade integral de qualquer aplicação de processamento da fala. Devido à indisponibilidade de um corpus de fala em Oriya do domínio público, criámos dois corpora de fala diferentes em língua Oriya.

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Os cientistas e investigadores do processamento da fala de todo o mundo dedicaram muitas contribuições às línguas faladas em inglês e noutras línguas. Mas, até à data, a investigação sobre a língua falada em Oriya é muito escassa. Este trabalho de investigação é uma contribuição completamente nova para a língua Oriya, que é uma das línguas oficiais indianas reconhecidas. Nesta tese, são tidos em conta vários aspectos. Os algoritmos de reconhecimento de padrões estatísticos são utilizados no desenvolvimento da identificação do locutor e do reconhecimento da fala em Oriya. A tarefa de identificação do orador baseia-se no algoritmo Support Vetor Machine (SVM), enquanto o algoritmo Hidden Markov Model (HMM) é utilizado no desenvolvimento do motor de reconhecimento da fala Oriya. Outras técnicas eficazes, como a distorção dinâmica do tempo (DTW), a rede neural de retropropagação baseada na ontologia (BPFF), a vizinhança k, etc., são também revistas e analisadas do ponto de vista da identificação do orador e do desempenho do reconhecimento da fala em língua Oriya. Um corpus de fala é a unidade integral de qualquer aplicação de processamento da fala. Devido à indisponibilidade de um corpus de fala em Oriya do domínio público, criámos dois corpora de fala diferentes em língua Oriya.


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  • 9786208357986
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