IDENTIFIZIERUNG DER SPRACHE MIT SHIFTED DELTA CEPSTRA

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CiteSeerX - Ansätze zur Spracherkennung mit. Sprach-Python-Fernbedienung erkennen.

Diese Dissertation untersucht die Verwendung verschiedener Arten von Verschiebungs-Delta-Cepstral-Merkmalsvektoren für die Identifizierung von Telefonsprache in gesprochenen Sprachen unter Verwendung eines einfachen auf Gaußschen Mischungsmodellen basierenden Klassifikators für eine 3-sprachige Aufgabe. Abstrakt. Abstrakt. Dieser Aufsatz untersucht die lineare Beziehung zwischen Shifted Delta Cepstral-Merkmalen (SDC) und der Dynamik prosodischer Merkmale. Es wurde berichtet, dass SDC-Merkmale eine überlegene Leistung gegenüber Δ-Merkmalen bei der Spracherkennung und Sprechererkennung erbringen. Eine Auswahl korrelierterer SDC-Funktionen wird bei der Sprecherverifizierung verwendet, um die Robustheit gegenüber Kanal / Mobilteil zu bewerten.

Twitter-Spracherkennungsbibliothek. Prosodic Eigenschaften für Sprachausweis. In diesem Artikel wird ein neuartiges Langzeitinformationsmerkmal zur Sprachidentifikation vorgestellt, das als verschobene Cepstra-Kurve (SCC) bezeichnet wird. Langzeitinformationen bestehen aus Informationen über mehrere Frames, die üblicherweise in Sprachidentifikationssystemen verwendet werden. Beispielsweise enthält der Merkmalsvektor in einem Sprachmodell mit paralleler Telefonerkennung (PPRLM) nicht nur Informationen, die das Vielfache übertreffen. Apache Tika-Spracherkennung. PDF Betreuer: A / Prof. E. Ambikairajah Normal 60,9 c Gamma (A = 11. 0. no PLP: param input_sig: param fs: Abtastrate der Abtastwerte Standard ist 8000: param rasta: Standard ist True, wenn False, wird PLP berechnet: param model_order: Reihenfolge des PLP-Modells, Standard ist 8, 0 bedeutet no PLP : return: Merkmalsmatrix, row = Features, column sind Frames. plp_order. 1 # Erste Berechnung des Leistungsspektrums powspec, log_energy.

Tipps zur Identifizierung der Bildsprache. Scala-Spracherkennung online. Methode detectLanguage. Sprachpython-Auspuff erkennen. Java-Spracherkennungspython. (PDF) Spektraländerungsdarstellung und Merkmalsauswahl. (PDF) Ansätze zur Sprachidentifikation mit Gauß. Vorhersagbarkeit Neuheit dialektische Beispiele der Bildsprache. Spracherkennung mittels Warping und Shifted Delta. PDF-Plagiatserkennung in Marathi-Sprache mithilfe semantischer Analyse. Google Übersetzer erkennen Sprache API. Fehler bei der Spracherkennung der Site.

PDF-Spracherkennung mit phonotaktischem Delta. "Weiße" Gemeinschaften. Unser Sprachidentifikationssystem unterscheidet diese beiden Gruppen mit einer Genauigkeit von 94,3% gegenüber 90,24% für menschliche Zuhörer. Obwohl ein direkter Vergleich schwierig ist, scheint es, dass unser Sprach-ID-System bei der Standard-NIST-2003-Spracherkennungs-Evaluierungsaufgabe mit zwölf Klassen oder bei den beiden wesentlich besser abschneidet. Ansätze zur Sprachidentifizierung, die SDC-Merkmalsvektoren (Shifted Delta Cepstra) verwenden, um eine LID-Leistung zu erzielen, die mit der der besten telefonbasierten Systeme vergleichbar ist. Die Ansätze umfassen sowohl akustisches Scoring als auch ein kürzlich entwickeltes GMM-Tokenisierungssystem, das auf einer Variation der phonetischen Erkennung und Sprachmodellierung basiert.