Áp dụng Bottle Neck Feature cho nhận dạng tiếng nói tiếng Việt
Tác giả: Nguyễn Văn Huy, Lương Chi Mai, Vũ Tất Thắng
Số trang:
Tr. 379-388.
Tên tạp chí:
Tin học và điều khiển học
Số phát hành:
T.29, Số 4/2014
Kiểu tài liệu:
Tạp chí trong nước
Nơi lưu trữ:
03 Quang Trung
Mã phân loại:
004
Ngôn ngữ:
Tiếng Việt
Từ khóa:
Bottle Neck Feature, nhận dạng tiếng Việt, mô hình makov ẩn.
Chủ đề:
Bottle Neck Feature
Tóm tắt:
Trình bày việc áp dụng Bottle Neck Feature (BNF) – một dạng đặc trưng của tín hiệu tiếng nói được trích chọn thông qua mạng neural cho nhận dạng tiếng nói tiếng Việt. Nghiên cứu sử dụng mạng Multilayer Perceptron (MLP) năm lớp với kích thước của lớp ẩn thứ nhất khác nhau để trích chọn đặc trưng BNF từ hai đoạn dữ liệu đầu vào là Perceptual Linear Prediction (PLP) và Mel Frequency Cepstral Coeffcient (MFCC), nhằm đánh giá hiệu quả của mỗi loại đặc trưng sau khi được áp dụng BNF.
Tạp chí liên quan
- Constrained optimization using swarm intelligence integrated with Deb’s feasibility rules developed in Python = Giải bài toán tối ưu hóa ràng buộc sử dụng trí tuệ bầy đàn kết hợp quy tắc khả thi của Deb được phát triển bằng Python
- Particle Swarm Optimization using ε constraint-handling method developed in Python = Thuật toán tối ưu hóa bầy đàn sử dụng phương pháp xử lý ràng buộc ε được phát triển với Python
- Solving constrained optimization tasks in civil engineering using ε- Differential Evolution developed with Visual C#. NET = Giải các bài toán tối ưu hóa có ràng buộc trong ngành xây dựng sử dụng thuật toán ε - tiến hóa vi phân được phát triển với ngôn ngữ
- Optimizing cantilever retaining wall design using feasibility rule-based evolutionary algorithm developed with Visual C# .NET = Tối ưu hóa thiết kế tường chắn đất sử dụng thuật toán tiến hóa được kết hợp quy tắc khả thi và phát triển với ngôn ngữ C# .NET
- IFC5 : kỳ vọng về cuộc cách mạng trao đổi thông tin trong xây dựng kỹ thuật số





