Vergleichende Analyse zwischen HMM- und GMM-UBM-Methoden:
Suche nach ¿-optimale Kinderstimmen mit der VTLN-Technik
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Diese Forschung befasst sich mit Möglichkeiten zur Minimierung der hohen Fehlerquote in Spracherkennungssystemen, die mit erwachsenen Sprechern trainiert und mit Kindersprechern getestet wurden. Die GMM-UBM-Methode wird als Alternative zur HMM-Methode bei der Suche nach dem optimalen Skalierungsfaktor ( -optimal) für Kinderstimmen verwendet, wenn die Sprecherstandardisierungstechnik verwendet wird. Die angewandte Normalisierungstechnik ist die VTLN, die den Vokaltrakt verschiedener Kinderlautsprecher durch die Frequenzskalierung der Honig-Filterbank normalisiert. Bei der Bewertung dieser Tec...
Diese Forschung befasst sich mit Möglichkeiten zur Minimierung der hohen Fehlerquote in Spracherkennungssystemen, die mit erwachsenen Sprechern trainiert und mit Kindersprechern getestet wurden. Die GMM-UBM-Methode wird als Alternative zur HMM-Methode bei der Suche nach dem optimalen Skalierungsfaktor ( -optimal) für Kinderstimmen verwendet, wenn die Sprecherstandardisierungstechnik verwendet wird. Die angewandte Normalisierungstechnik ist die VTLN, die den Vokaltrakt verschiedener Kinderlautsprecher durch die Frequenzskalierung der Honig-Filterbank normalisiert. Bei der Bewertung dieser Technik haben wir auch nach der Menge der optimalen Mischungen gesucht, die die Leistung des Systems verbessern.
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