Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników

Znaleziono wyników: 3

Liczba wyników na stronie
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
Wyniki wyszukiwania
Wyszukiwano:
w słowach kluczowych:  modele mikstur gaussowskich
help Sortuj według:

help Ogranicz wyniki do:
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
PL
Historia systemów automatycznego rozpoznawania mowy ma już kilkadziesiąt lat. Pierwsze prace badawcze z tego zakresu pochodzą z lat 50. XX wieku (prace w laboratoriach Bella oraz MIT). Pomimo iż zagadnieniem tym zajmuje się wiele zespołów badawczych na całym świecie, problem automatycznego rozpoznawania mowy nie został definitywne rozwiązany. Dostępne systemy rozpoznawania mowy nadal charakteryzują się gorszą skutecznością w porównaniu do umiejętności człowieka. W artykule przedstawiono schemat systemu rozpoznawania mowy na przykładzie rozpoznawania izolowanych słów języka polskiego. Zaprezentowano szczegółowy opis wyznaczania cech dystynktywnych sygnału mowy w oparciu o współczynniki mel – cepstralne oraz cepstralne współczynniki liniowej predykcji. Przedstawiono wyniki skuteczności rozpoznawania poszczególnych fraz.
EN
The first research in automatic speech recognition systems dates back to the fifties of the 20th century (the works of Bell Labs and MIT). Although this issue has been treated by many research teams, the problem of automatic speech recognition has not been definitively resolved and remains open. Available voice recognition systems still have a poorer efficiency compared to human skills. This article presents a diagram of speech recognition system for isolated words of the Polish language. A detailed description of the determination of distinctive features of the speech signal is presented based on the mel-frequency cepstral coefficient and linear predictive cepstral coefficients. Efficiency results are also presented.
PL
W referacie przedstawiony został sposób działania systemu identyfikacji słów izolowanych, który w etapie klasyfikacji wykorzystuje Modele Mikstur Gaussowskich. Referat zawiera również wyniki testów skuteczności omawianego systemu w rozpoznawaniu cyfr. System został zaimplementowany w środowisku Matlab. Kolejnym etapem pracy autora będzie implementacja powyższego systemu na zestawie uruchomieniowym DSK 6713.
EN
The paper presents a method of identifying isolated words, which uses at the classification stage Gaussian Mixture Models. The paper also concerns test results of effectiveness of the discussed system in numbers recognition. The system was implemented in Matlab environment. The next stage of developer work is to implement the aforementioned system on a runtime set DSK 6713.
3
Content available remote Subscriber authentication using GMM and TMS320C6713DSP
EN
The article presents the theoretical basis for the implementation of Gaussian Mixture Models and implementation of a word recognition system on the basis of DSK TMS302C6713 DSP from Texas Instruments. The effectiveness of the algorithm based on Gaussian Mixture Model has been demonstrated. The system was developed as a software module for voice authentication of a subscriber in a Personal Trusted Terminal (PTT). The PIN of a subscriber is verified through an utterance in the Personal Trusted Terminal.
PL
W artykule zaprezentowano teoretyczne podstawy realizacji Modeli Mikstur Gausowskich oraz implementację systemu rozpoznawania słów z wykorzystaniem zastawu uruchomieniowego DSK TMS302C6713 DSP firmy Texas Instruments. Zobrazowano skuteczność działania algorytmu opartego na Modelach Mikstur Gausowskich. System został opracowany jako moduł programowy na potrzeby głosowego uwierzytelniania abonenta w Osobistym Zaufanym Terminalu (PTT). Poprzez wypowiedzenie głosem swojego PIN-u abonent jest weryfikowany w Osobistym Zaufanym Terminalu.
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.