دانلود ترجمه مقاله انتخاب هویت سخنگو مستقل از متن، بوسیله مدل های مخلوط گاوس
عنوان فایل ترجمه فارسی: تعیین هویت گوینده مستقل از متن، توسط مدل های مخلوط گاوس ساختاری و شبکه های عصبی
عنوان نسخه انگلیسی:Efficient Text-Independent Speaker Verification with Structural Gaussian Mixture Models and Neural Network
مرتبط با رشته های : کامپیوتر و فناوری اطلاعات
تعداد صفحات مقاله فارسی: ۲۶ صفحه
کلیداژه: خوشه بندی گاوس، شبکه عصبی، تعیین هویت گوینده، مدل مخلوط گاوس ساختاری
این فایل ترجمه شده به صورت ورد word است و دارای امکان ویرایش می باشد.
و دریافت رایگان متون لاتین در قسمت پایین با فرمت pdf آمده دانلود است.
قسمتی از متن انگلیسی:
The training of SBM and SGMM is shown in Fig. 1. Based on the UBM, an -layer tree-structured SBM, as shown in Fig. 2, can be generated to model the structure of acoustic space. Through a top-down hierarchical clustering, each node in the upper layers represents a cluster of the Gaussian components in the UBM and is modeled by a single Gaussian pdf. Each leaf node corresponds to a separate Gaussian mixture component in the UBM. In this way, the SBM models the acoustic space in different levels of resolution. Once the SBM is constructed, a target SGMM with the same tree structure can be created by multilevel MAP adaptation of the SBM. Each layer in the SGMM is generated via MAP adaptation of the corresponding layer in the SBM so that the Gaussian components in the SGMM and the SBM retain a close correspondence to each other, which is useful during verification.
قسمتی از ترجمه مقاله
