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
Kỹ Thuật - Công Nghệ
Tự động hoá
Các đặc trưng âm thanh sử dụng trong mô hình nhận dạng giọng nói
Đang chuẩn bị liên kết để tải về tài liệu:
Các đặc trưng âm thanh sử dụng trong mô hình nhận dạng giọng nói
Thành Châu
16
3
pdf
Không đóng trình duyệt đến khi xuất hiện nút TẢI XUỐNG
Tải xuống
Nghiên cứu này tập trung vào một số kỹ thuật được sử dụng phổ biến nhất bao gồm Mel Frequency Cepstral Coefficients (MFCC), Linear Prediction Coefficients (LPC), Linear Prediction Cepstral Coefficients (LPCC). Các dữ liệu đặc trưng này được sử dụng để xây dựng và huấn luyện mô hình học máy nhận dạng sự có mặt của các từ khóa trong giọng nói thu âm được. | Tuyển tập Hội nghị Khoa học thường niên năm 2023. ISBN 978-604-82-7522-8 CÁC ĐẶC TRƯNG ÂM THANH SỬ DỤNG TRONG MÔ HÌNH NHẬN DẠNG GIỌNG NÓI Nguyễn Huy Thế Nguyễn Tuấn Anh Trường Đại học Thủy lợi email nguyenhuythe@tlu.edu.vn 1. GIỚI THIỆU CHUNG dạng .wav của hơn 30 từ tiếng Anh khác nhau với thời lượng khoảng 1s. Để đơn giản quá Nhận dạng giọng nói ngày càng được áp trình tính toán nghiên cứu này chỉ sử dụng các dụng rộng rãi đặc biệt là trong các lĩnh vực file âm thanh tương ứng với tám từ khóa yes tương tác người - máy bởi sự đa dạng và linh up down left right stop go off . hoạt trong ngôn ngữ giao tiếp. Các phương pháp nhận dạng giọng nói phổ biến dựa trên 2.2. Trích xuất đặc trưng âm thanh việc trích xuất thông tin đặc trưng từ giọng nói và sử dụng để huấn luyện các mô hình 2.2.1. Kỹ thuật MFCC nhận dạng. Trích xuất các đặc trưng âm thanh MFCC là một kỹ thuật phổ biến hàng đầu là bước rất quan trọng quyết định độ chính trong việc xử lý và nhận dạng giọng nói. Quá xác và hiệu quả của mô hình nhận dạng cần trình tính toán đặc trưng MFCC dựa trên thang được thực hiện đảm bảo yêu cầu hạn chế tối đo Mel có nguyên lý tương tự như cách cảm đa hoặc không mất mát thông tin. nhận âm thanh của tai người. Các bộ lọc tần số Hiện nay có rất nhiều kỹ thuật trích xuất được đặt cách đều nhau tại các tần số thấp và đặc trưng giọng nói đã được phát triển. được bố trí theo thang logarit tại các tần số Nghiên cứu này tập trung vào một số kỹ thuật cao từ đó thu được các đặc tính quan trọng về được sử dụng phổ biến nhất bao gồm Mel mặt ngữ âm của tín hiệu giọng nói. Bước đầu Frequency Cepstral Coefficients MFCC tiên của quá trình tính toán là chia nhỏ tệp tín Linear Prediction Coefficients LPC Linear hiệu âm thanh thu được thành các khung dữ Prediction Cepstral Coefficients LPCC . Các liệu. Sau đó là quá trình kích hoạt các mức tần dữ liệu đặc trưng này được sử dụng để xây số cao để tránh làm mất mát thông tin. Phép dựng và huấn luyện mô hình học máy nhận biến đổi Fast Fourier .
TÀI LIỆU LIÊN QUAN
Bài giảng Âm thanh - Chương 2: Sóng âm truyền trong các môi trường, các đặc trưng của sóng âm (Tiếp theo)
Nhận dạng tiếng nói bền vững sử dụng kỹ thuật thừa số hóa ma trận không âm kết hợp với kỹ thuật về độ không đảm bảo của các đặc trưng âm học
Đặc điểm ẩm thực các vùng miền
Ebook Âm vang thời gian: Những ca khúc đặc sắc của các tỉnh miền Trung và Tây Nguyên - NXB Âm nhạc
Bài giảng Âm thanh - Chương 2: Sóng âm truyền trong các môi trường, các đặc trưng của sóng âm
Tóm tắt Luận văn Thạc sĩ ngành Lý luận Âm nhạc: Hướng dẫn luyện tập kỹ thuật thanh nhạc cơ bản cho SV giọng nữ trung hệ Đại học Sư phạm âm nhạc trường Đại học Sư phạm Nghệ thuật Trung ương
Ebook Âm vang thời gian - Những ca khúc đặc sắc của các tỉnh miền Trung và Tây Nguyên
Bài giảng Siêu âm đánh giá khối u buồng trứng
Nghiên cứu xác định địa hình và các đặc trưng dòng chảy tại phân lưu sông Hồng - sông Đuống sử dụng thiết bị đo sóng âm
Ý nghĩa thú vị của ẩm thực Tết tại các nước láng giềng
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.