自動語言識別的分段方法
自動語言識別的分段方法
⇓⇓⇓⇓⇓⇓⇓⇓⇓⇓
▲▲▲▲▲▲▲▲▲▲
使用基於段的自動語言識別。
對自動語言識別的簡短回顧。 1990年代初標誌著LID的新領域的到來：計算能力大大提高並提供了新的可能性。自動語音識別（ASR）變得越來越依賴，因此對現實生活中的系統的需求也在增長。 自動語言識別自動語言。 漢語方言識別採用分段和。 一種自動語言識別的分段方法。自動語言識別是識別語言存在的問題。 抽象。使用高斯混合模型（GMM）的語言識別（LID）系統的性能受到期望最大化（EM）算法與局部最大值的收斂的限制。在本文中，使用高斯混合模型描述了提取特徵的LID系統，然後使用拆分和合併期望對其進行了訓練。
BibTeX @MISC {Muthusamy93asegmental，作者。 Yeshwant Kumar Muthusamy}頭銜。自動語言識別的分段方法}年。 1993年。 基於段的自動語言方法。 印度語言使用的口語識別。 抽象。自動語言識別（ALI）是通過使用計算機自動識別話語的語言的問題。 1977年，House和Neuburg提出了一種針對ALI的方法，該方法著重於不同語言的音韻約束。他們的工作表明，可以有效地使用簡單的語言模型。
自動識別語言的分段方法。 使用高斯混合和隱馬爾可夫模型進行自動語言識別Marc A. Zissman。 1993年IEEE國際聲學大會。 US5805771A-自動語言識別方法和。 自動語言識別：一種替代方法。 摘要：討論了一種基於片段的自動語言識別方法，該方法基於這樣的思想，即可以通過將語音劃分為廣泛的語音類別來估計語言的聲音結構。然後，可以通過計算描述語言的語音和韻律特徵的特徵，並使用這些特徵度量來訓練分類器來區分語言，從而實現自動語言識別。
自動語言識別是從未知講話者的語音樣本中識別正在說的語言的問題。分段的。 本文研究了一種基於節奏建模和元音系統建模的自動語言識別方法。針對5種歐洲語言的朗讀語音進行了實驗。