Wyniki wyszukiwania - BazTech

Ograniczanie wyników

1 Elektronika : konstrukcje, technologie, zastosowania

1 2015

Znaleziono wyników: 1

Liczba wyników na stronie

Wyniki wyszukiwania

Wyszukiwano:
w słowach kluczowych: Klasyfikatory

Sortuj według:

Ogranicz wyniki do:

Szczegóły implementacyjne algorytmów do rozpoznawania mowy

Ośka J., Wojtuń J., Piotrowski Z., Bernat M.

Elektronika : konstrukcje, technologie, zastosowania

2015

Vol. 56, nr 2

40-44

W artykule zaprezentowano i porównano algorytmy do rozpoznawania mowy w kontekście ich późniejszej implementacji na platformie sprzętowej DSK OMAP. Głównym zadaniem było dogłębne porównanie dwóch klasycznych metod wykorzystywanych w rozpoznawaniu mowy GMM vs HMM (ang. GMM Gaussian Mixtures Models, ang. HMM – Hidden Markov Models). W artykule jest również opisana i porównana metoda ulepszonych mikstur gaussowskich GMM-UBM (ang. GMM UBM – Gaussian Mixtures Model Universal Background Model). Parametryzacja sygnału w oparciu o współczynniki MFCC oraz LPCC (ang. Mel Frequency Cepstral Coefficients, ang. Linear Prediction Cepstral Coefficients) została opisana [1]. Analizowany model składał się ze zbioru 10-elementowego reprezentującego cyfry mowy polskiej 0-9. Badania zostały przeprowadzone na zbiorze 3000 nagrań, które zostały przygotowane przez nasz zespół. Porównanie wyników wykonano dla rozłącznych zbiorów uczących oraz trenujących. Każda z opisywanych metod klasyfikacji operuje na tych samych danych wejściowych. Daje to możliwość miarodajnego porównania jakości tych klasyfikatorów jako skutecznych narzędzi do rozpoznawania izolowanych fraz głosowych.

This paper presents and compares the speech recognition algorithms in the context of their subsequent implementation on the hardware platform OMAP DSK. The main task was to compare two classical methods used in speech recognition systems GMM vs HMM (GMM – Gaussian Mixtures Models, HMM – Hidden Markov Models). In the article improved Gaussian Mixtures Model called GMM-UBM (Gaussian Mixtures Model Universal Background Model) were described and compared. Preprocessing of the input signal using MFCC and LPCC coefficients (Mel Frequency Cepstral Coefficients, Linear Prediction Cepstral Coefficients) were described [1]. Analyzed data model consists set of 10-elements that represents Polish language digits 0-9. Research is done on a set of 3000 records prepared by our team with disjoint sets of learners and trainees. Methods are compared on the same input data. The same set of input data allows for reliable comparison of these classifiers to choose effective classifier for identifying isolated voice phases.