PL
 |
EN
Preferencje help
Polish version English version Język
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników

Znaleziono wyników: 5

Liczba wyników na stronie
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
Wyniki wyszukiwania
help Sortuj według:

help Ogranicz wyniki do:
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
1
Content available remote Using full covariance matrix for CMU Sphinx-III speech recognition system
Płonkowski M., Urbanovich P.
Przegląd Elektrotechniczny
|
2018
|
R. 94, nr 7
102--104
EN
In this article authors proposed a hybrid system in which the full covariance matrix is used only at the initial stage of learning. At the further stage of learning, the amount of covariance matrix increases significantly, which, combined with rounding errors, causes problems with matrix inversion. Therefore, when the number of matrices with a determinant of 0 exceeds 1%, the system goes into the model of diagonal covariance matrices. Thanks to this, the hybrid system has achieved a better result of about 11%.
PL
W niniejszym artykule autorzy zaproponowali system hybrydowy, w którym pełna macierz kowariancji wykorzystywana jest tylko w początkowym etapie procedury treningowej. W dalszym etapie uczenia, znacząco wzrasta liczba macierzy kowariancji, co w połączeniu z błędami zaokrąglania powoduje problemy z odwróceniem tego typu macierzy. Dlatego też, gdy liczba macierzy o wyznaczniku równym 0 przekracza 1%, system przechodzi do modelu wykorzystującego macierze diagonalne. Dzięki temu system hybrydowy osiągnął wynik lepszy o około 11%.
2
Content available remote The use of pitch in Large-Vocabulary Continuous Speech Recognition System
Płonkowski M., Urbanovich P.
Przegląd Elektrotechniczny
|
2016
|
R. 92, nr 8
78--81
EN
In this article the authors normalize the speech signal based on the publicly available AN4 database. The authors added to the algorithm of calculating the MFCC coefficients, the normalization procedure, that uses pitch of the voice. As demonstrated by empirical tests authors were able to improve speech recognition accuracy rate of about 20%.
PL
W niniejszym artykule autorzy normalizują sygnał mowy wykorzystując publicznie dostępną bazę danych AN4. Autorzy dodali do algorytmu obliczania współczynników MFCC, procedurę normalizacji, wykorzystującą wysokość tonu głosu. Jak wynika z przeprowadzonych testów, autorzy uzyskali poprawę dokładności rozpoznawania mowy o około 20%.
3
Content available remote Tuning a CMU Sphinx-III Speech Recognition System for Polish Language
Płonkowski M., Urbanovich P.
Przegląd Elektrotechniczny
|
2014
|
R. 90, nr 4
181--184
EN
In this paper, authors describe parameters which may be tuned to obtain the best performance and accuracy for a large vocabulary continuous speech recognition task. Behavior of certain parameters should be similar regardless of the language speech recognition. However, some parameters will have a different impact on the accuracy of the Polish speech recognition as compared to the English speech recognition.
PL
W niniejszym artykule autorzy opisują paramenty, które mogą być dostosowywane, w celu uzyskania większej wydajności i dokładności w zadaniach rozpoznawania mowy ciągłej. Zachowania pewnych parametrów powinny być podobne bez względu na używany język. Jednakże niektóre parametry będą miały inny wpływ na dokładność rozpoznawania mowy polskiej w porównaniu do zadań rozpoznawania mowy angielskiej.
4
Content available remote Liczby podwójne i ich modyfikacje w neurokryptografii
Płonkowski M., Urbanowicz P.
Przegląd Elektrotechniczny
|
2012
|
R. 88, nr 11b
340-341
PL
Nowym kierunkiem badań nad sieciami neuronowymi jest neurokryptografia, która wykorzystuje aparat sieci neuronowych w rozwiązaniach kryptograficznych. Jednym z ważniejszych jej aspektów jest zastosowanie architektur TPM (Tree Parity Machine) w protokole uzgadniania klucza. W niniejszym artykule zostanie opisana konstrukcja architektury TPSCM (Tree Parity Split–Complex Machine) oparta o strukturę algebraiczną liczb podwójnych.
EN
A new field of research on neural networks, which uses neural network methods in cryptographic solutions is known as neural cryptography. One of its most important aspects is the application of the TPM (Tree Parity Machine) architectures in the key exchange protocol. This article describes the TPSCM (Tree Parity Split–Complex Machine) architecture based on the algebraic structure of the split-complex numbers and is founded on the classic TPM model.
5
Content available remote Wykorzystanie kwaternionów w protokole uzgadniania klucza kryptograficznego, opartym na architekturach sieci neuronowych TPQM
Płonkowski M., Urbanowicz P., Lisica E.
Przegląd Elektrotechniczny
|
2010
|
R. 86, nr 7
90-91
PL
W niniejszym artykule został przedstawiony protokół uzgadniania klucza kryptograficznego, oparty na architekturach sieci neuronowych typu TPQM (wykorzystujących algebrę kwaternionów). Kwaterniony jako kolejne rozszerzenie ciała liczb rzeczywistych mogą być wykorzystane w sieciach neuronowych, gwarantując poprawność prowadzonych operacji matematycznych wykorzystywanych w całym procesie uzgadniania klucza. Dodatkowo zaproponowana nowa architektura pozwala uzyskać wyższy poziom bezpieczeństwa, niż klasyczna architektura TPM oparta na algebrze liczb rzeczywistych.
EN
This article presents the cryptographic key agreement protocol based on the neural networks architectures of the TPQM type (using the algebra of quaternions). Quaternions, as a subsequent extension of real numbers, can be applied in neural networks, guaranteeing the correctness of the mathematical operations used in the whole process of the cryptographic key agreement. Furthermore, the new proposed architecture ensures a higher level of security than the standard TPM architecture based on the algebra of real numbers.
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.