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
Cơ sở dữ liệu
Cải thiện mô hình nhận dạng cảm xúc tiếng nói
Đang chuẩn bị liên kết để tải về tài liệu:
Cải thiện mô hình nhận dạng cảm xúc tiếng nói
Huy Quang
12
3
pdf
Không đóng trình duyệt đến khi xuất hiện nút TẢI XUỐNG
Tải xuống
Để xác minh tính hiệu quả của phương pháp chúng tôi đề xuất cũng như ảnh hưởng của các yếu tố về ngôn ngữ, các thử nghiệm được thực hiện trên 2 bộ dữ liệu: (1) một bộ dữ liệu được tổng hợp từ các bộ dữ liệu công khai, (2) một bộ dữ liệu tiếng Việt nhỏ được thu thập từ YouTube. | Tuyển tập Hội nghị Khoa học thường niên năm 2023. ISBN 978-604-82-7522-8 CẢI THIỆN MÔ HÌNH NHẬN DẠNG CẢM XÚC TIẾNG NÓI Ngô Thị Thu Huyền1 2 Tạ Bảo Thắng1 2 Đỗ Văn Hải3 1 Trường Đại học Bách khoa Hà Nội email huyenthu432002@gmail.com 2 Trung tâm không gian mạng Viettel email tabaothang97@gmail.com 3 Trường Đại học Thủy lợi email haidv@tlu.edu.vn 1. GIỚI THIỆU Nhận dạng cảm xúc tiếng nói Speech Emotion Recognition - SER là một chủ đề nghiên cứu quan trọng cho các hệ thống thông minh tương tác với các ứng dụng rộng rãi trong nhiều nhiệm vụ chẳng hạn như dịch vụ khách hàng phân tích mạng xã hội và giáo dục. Đây là một nhiệm vụ khó khăn vì có nhiều cách để thể hiện cảm xúc. Ngoài ra yếu tố ngôn ngữ cũng ảnh hưởng đến việc xác định cảm xúc. Để giải quyết vấn đề trên việc rút ra những đặc điểm quan trọng từ giọng nói để xác định cảm xúc của người nói là rất cần thiết. Phương pháp được đề xuất là kết hợp các đặc điểm cao độ vào mô hình Wav2Vec 2.0 1 - công nghệ trích xuất các đặc điểm âm thanh tiên tiến nhất từ dạng sóng âm thanh. Để xác minh tính hiệu quả của phương pháp chúng tôi đề xuất cũng như ảnh hưởng của các yếu tố về ngôn ngữ các thử nghiệm được thực hiện trên 2 bộ dữ liệu 1 một bộ dữ liệu được tổng hợp từ các bộ dữ liệu công khai 2 một bộ dữ liệu tiếng Việt nhỏ được thu thập từ YouTube. Kết quả cho thấy cảm xúc của tiếng nói bị ảnh hưởng bởi ngôn ngữ và mô hình đề xuất cho kết quả Hình 1. Kiến trúcmô hình đề xuất tốt nhất trên cả bộ dữ liệu tiếng Anh và tiếng Việt với tỷ lệ lần lượt là 91 87 và 75 60 độ 2.1. Mô hình pretrained Wav2Vec 2.0 chính xác. Quá trình huấn luyện trước Wav2Vec 2.0 2. MÔ HÌNH ĐỀ XUẤT tương tự như masked language modeling Mô hình baseline là mô hình chỉ sử dụng trong BERT và được thực hiện trong cài đặt Wav2Vec 2.0 1 để đoán nhãn cảm xúc. tự giám sát. Mô hình đề xuất của bài báo này Nghiên cứu này đề xuất một mô hình có tên sử dụng mô hình Wav2Vec 2.0 bản base 12 joint pitch - Wav2Vec 2.0 tích hợp cao độ - khối transformer với kích thước .
TÀI LIỆU LIÊN QUAN
Nghiên cứu cập nhật nhiệt độ bề mặt nước biển từ số liệu vệ tinh trong mô phỏng cường độ và quỹ đạo bão trên khu vực biển đông bằng mô hình WRF
Chọn lọc cải thiện tính trạng số con sơ sinh sống/ổ của lợn nái Landrace và Yorkshire thuần nuôi tại Công ty Lợn giống hạt nhân Dabaco
Lựa chọn mực dòng dẫn tối ưu cho mô hình chính áp dự báo quỹ đạo bão WBAR
Cải thiện hình ảnh điểm đến - yếu tố quan trọng để nâng cao năng lực cạnh tranh cho doanh nghiệp du lịch Thành phố Hồ Chí Minh
Các yếu tố ảnh hưởng tới việc động viên nhân viên tại công ty dịch vụ công ích quận 10, thành phố Hồ Chí Minh
Luận văn Thạc sĩ, Cơ học kỹ thuật: Nghiên cứu, cải thiện kỹ thuật mô hình vỉa nứt nẻ liên tục (CFM), áp dụng cho mỏ của Việt Nam
Áp dụng mô hình đào tạo để cải thiện chất lượng đào tạo nguồn nhân lực CNTT
Luận án Tiến sĩ Khoa học máy tính: Nghiên cứu cải tiến kỹ thuật phát hiện và thay thế đối tượng trong video
Phương pháp sử dụng dữ liệu băng hẹp để cải thiện mô hình nhận dạng tiếng nói băng rộng
Mô hình đánh giá quá trình: Phản hồi để thúc đẩy học tập tự chủ của người học
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.