Báo cáo tài liệu vi phạm
Giới thiệu
Kinh doanh - Marketing
Kinh tế quản lý
Biểu mẫu - Văn bản
Tài chính - Ngân hàng
Công nghệ thông tin
Tiếng anh ngoại ngữ
Kĩ thuật công nghệ
Khoa học tự nhiên
Khoa học xã hội
Văn hóa nghệ thuật
Sức khỏe - Y tế
Văn bản luật
Nông Lâm Ngư
Kỹ năng mềm
Luận văn - Báo cáo
Giải trí - Thư giãn
Tài liệu phổ thông
Văn mẫu
THỊ TRƯỜNG NGÀNH HÀNG
NÔNG NGHIỆP, THỰC PHẨM
Gạo
Rau hoa quả
Nông sản khác
Sữa và sản phẩm
Thịt và sản phẩm
Dầu thực vật
Thủy sản
Thức ăn chăn nuôi, vật tư nông nghiệp
CÔNG NGHIỆP
Dệt may
Dược phẩm, Thiết bị y tế
Máy móc, thiết bị, phụ tùng
Nhựa - Hóa chất
Phân bón
Sản phẩm gỗ, Hàng thủ công mỹ nghệ
Sắt, thép
Ô tô và linh kiện
Xăng dầu
DỊCH VỤ
Logistics
Tài chính-Ngân hàng
NGHIÊN CỨU THỊ TRƯỜNG
Hoa Kỳ
Nhật Bản
Trung Quốc
Hàn Quốc
Châu Âu
ASEAN
BẢN TIN
Bản tin Thị trường hàng ngày
Bản tin Thị trường và dự báo tháng
Bản tin Thị trường giá cả vật tư
Tìm
Danh mục
Kinh doanh - Marketing
Kinh tế quản lý
Biểu mẫu - Văn bản
Tài chính - Ngân hàng
Công nghệ thông tin
Tiếng anh ngoại ngữ
Kĩ thuật công nghệ
Khoa học tự nhiên
Khoa học xã hội
Văn hóa nghệ thuật
Y tế sức khỏe
Văn bản luật
Nông lâm ngư
Kĩ năng mềm
Luận văn - Báo cáo
Giải trí - Thư giãn
Tài liệu phổ thông
Văn mẫu
NGÀNH HÀNG
NÔNG NGHIỆP, THỰC PHẨM
Gạo
Rau hoa quả
Nông sản khác
Sữa và sản phẩm
Thịt và sản phẩm
Dầu thực vật
Thủy sản
Thức ăn chăn nuôi, vật tư nông nghiệp
CÔNG NGHIỆP
Dệt may
Dược phẩm, Thiết bị y tế
Máy móc, thiết bị, phụ tùng
Nhựa - Hóa chất
Phân bón
Sản phẩm gỗ, Hàng thủ công mỹ nghệ
Sắt, thép
Ô tô và linh kiện
Xăng dầu
DỊCH VỤ
Logistics
Tài chính-Ngân hàng
NGHIÊN CỨU THỊ TRƯỜNG
Hoa Kỳ
Nhật Bản
Trung Quốc
Hàn Quốc
Châu Âu
ASEAN
BẢN TIN
Bản tin Thị trường hàng ngày
Bản tin Thị trường và dự báo tháng
Bản tin Thị trường giá cả vật tư
Thông tin
Tài liệu Xanh là gì
Điều khoản sử dụng
Chính sách bảo mật
0
Trang chủ
Công Nghệ Thông Tin
Kỹ thuật lập trình
Một phương pháp tăng cường dữ liệu cho bài toán nhận dạng ngữ điệu tiếng nói
Đang chuẩn bị liên kết để tải về tài liệu:
Một phương pháp tăng cường dữ liệu cho bài toán nhận dạng ngữ điệu tiếng nói
Vũ Uy
225
3
pdf
Không đóng trình duyệt đến khi xuất hiện nút TẢI XUỐNG
Tải xuống
Bài viết Một phương pháp tăng cường dữ liệu cho bài toán nhận dạng ngữ điệu tiếng nói đề xuất phương pháp thay đổi tốc độ để gia tăng dữ liệu học giúp tăng chất lượng nhận dạng cảm xúc. Kết quả thử nghiệm trên tập dữ liệu IEMOCAP cho 4 lớp ngữ điệu khác nhau: Angry, happy, neutral, sad cho kết quả khả quan. | Tuyển tập Hội nghị Khoa học thường niên năm 2019. ISBN 978-604-82-2981-8 MỘT PHƯƠNG PHÁP TĂNG CƯỜNG DỮ LIỆU CHO BÀI TOÁN NHẬN DẠNG NGỮ ĐIỆU TIẾNG NÓI Lê Đăng Linh1 2 Đỗ Văn Hải3 1 Khoa Điện Trường Đại học Bách Khoa Hà Nội 2 Trung tâm Không gian Mạng Viettel 3 Trường Đại học Thủy lợi email haidv@tlu.edu.vn 1. GIỚI THIỆU CHUNG 2. PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU Hiện nay có rất nhiều ứng dụng thực tế 2.1. Xây dựng hệ thống cần thông tin về cảm xúc của tiếng nói. Ví Hệ thống nhận dạng cảm xúc bằng tiếng dụ trong các hệ thống tổng đài chăm sóc nói được xây dựng dựa trên mô hình phân lớp dữ liệu. Hệ thống này bao gồm 3 phần khách hàng việc đánh giá mức độ hài lòng chính xử lý dữ liệu trích chọn đặc trưng cũng như thái độ người dùng giúp cho huấn luyện bộ nhận dạng. việc nâng cao chất lượng dịch vụ là vô cùng cần thiết. Trong những năm gần đây phương pháp học sâu đã đem lại những tiến bộ vượt bậc Hình 1. Cấu trúc hệ thống nhận dạng. trong xử lý tiếng nói 1 2 . Đặc biệt với bài toán nhận dạng cảm xúc trong lời nói 3 . Trong bài toán này trích chọn những đặc Những nghiên cứu gần đây 4 đã chỉ ra việc trưng cảm xúc là vấn đề chính ảnh hưởng tới sử dụng mạng nơ-ron tích chập CNN làm chất lượng hệ thống. Rất nhiều các nghiên bộ phân lớp cho bài toán nhận dạng ngữ cứu đề xuất sử dụng những đặc trưng tiếng nói 6 bao gồm thông tin cảm xúc như điệu tiếng nói cho kết quả tốt hơn nhiều so energy pitch formant frequency Mel- với các phương pháp truyền thống khác như Frequency Cepstrum coefficients MFCC . mô hình GMM mô hình mạng nơ-ron sâu Những đặc trưng sau khi được lựa chọn sẽ DNN . Tuy nhiên dữ liệu cho việc đào tạo được đưa qua những thuật toán phân mô hình đang là một khó khăn lớn đặt ra bởi lớp.Trong bài báo này chúng tôi sử dụng dữ liệu tiếng nói nói chung đặc biệt là dữ mạng CNN giúp đem lại chất lượng nhận liệu về cảm xúc nói riêng có rất ít và khó dạng tốt nhất. Bên cạnh việc lựa chọn đặc tìm. Do vậy các phương pháp gia tăng dữ trưng và mô hình bộ phân lớp thì dữ liệu là liệu học .
TÀI LIỆU LIÊN QUAN
Sáng kiến kinh nghiệm: Một số biện pháp tăng cường tiếng Việt cho học sinh dân tộc thiểu số
Sáng kiến kinh nghiệm: Một số biện pháp tăng cường tiếng Việt cho trẻ dân tộc thiểu số độ tuổi 5- 6 tuổi tại lớp lá 4 trường Mầm non Ea Na
Sáng kiến kinh nghiệm: Một số biện pháp tăng cường tiếng Việt cho trẻ đồng bào dân tộc thiểu số - Trường Mầm non Hoa Hồng
Sáng kiến kinh nghiệm: Một số biện pháp dạy tăng cường tiếng Việt trong môn Tiếng Việt cho học sinh dân tộc thiểu số lớp 3 trường Tiểu học Võ Thị Sáu
Sáng kiến kinh nghiệm Mầm non: Một số biện pháp chỉ đạo giáo viên nâng cao chất lượng tăng cường tiếng Việt cho trẻ dân tộc thiểu số trong môi trường giáo dục “Lấy trẻ làm trung tâm” tại trường Mầm non Hoa Sen
Báo cáo tổng kết đề tài: Một số giải pháp tăng cường giáo dục kỹ năng sống ở một số trung tâm học tập cộng đồng
Luận văn Thạc sĩ Khoa học Giáo dục: Lựa chọn và phối hợp các phương pháp dạy học tích cực nhằm tăng cường tính tích cực nhận thức của học sinh khi dạy một số kiến thức về sóng ánh sáng
Luận văn: Tình hình quản lý thu thuế giá trị gia tăng và một số phương hướng tăng cường quản lý thu thuế giá trị gia tăng ở khu vực kinh tế cá thể ở quận Ba đình trong quý I năm 2003
Sáng kiến kinh nghiệm THPT: Một số giải pháp tăng cường tính tích cực học tập môn Hóa học cho học sinh lớp 10 ban KHXH
Sáng kiến kinh nghiệm: Một số kinh nghiệm tăng cường công tác kiểm tra dự giờ
Đã phát hiện trình chặn quảng cáo AdBlock
Trang web này phụ thuộc vào doanh thu từ số lần hiển thị quảng cáo để tồn tại. Vui lòng tắt trình chặn quảng cáo của bạn hoặc tạm dừng tính năng chặn quảng cáo cho trang web này.