1. Trang chủ
  2. Giáo Dục - Đào Tạo

19 19 0

Đang tải... (xem toàn văn)

Tài liệu hạn chế xem trước, để xem đầy đủ mời bạn chọn Tải xuống

Thông tin tài liệu

Tóm lại, với tiếng Việt, việc so sánh các formant được xác định trong các khúc đoạn tương ứng thuộc phạm vi âm tiết không chỉ dễ dàng hơn trong việc phân tách giới hạn giữa các khúc đ[r]

Ngày đăng: 19/01/2021, 09:08

Xem thêm:

Hình ảnh liên quan

Bảng 1: Phạm vi biến đổi trung bình formant trong âm tiết -

Bảng 1.

Phạm vi biến đổi trung bình formant trong âm tiết Xem tại trang 8 của tài liệu.
Trên hình 1 biểu diễn quan hệ giữa 2 hàm phân bố chuẩn. Trên hình này, hàm phân bố xác suất phạm vi biến đổi của từng formant trong âm tiết đối với mỗi người nói được minh họa bằng đường cong màu đỏ, còn hàm phân bố xác suất phạm vi biến đổi của từng fo -

r.

ên hình 1 biểu diễn quan hệ giữa 2 hàm phân bố chuẩn. Trên hình này, hàm phân bố xác suất phạm vi biến đổi của từng formant trong âm tiết đối với mỗi người nói được minh họa bằng đường cong màu đỏ, còn hàm phân bố xác suất phạm vi biến đổi của từng fo Xem tại trang 11 của tài liệu.
Hình 2: Xác suất nhận dạng người nói của các âm tiết được khảo sát -

Hình 2.

Xác suất nhận dạng người nói của các âm tiết được khảo sát Xem tại trang 12 của tài liệu.
Hình 3 biểu diễn độ chính xác nhận dạng người nói của hệ nhận dạng người nói phụ thuộc từ khóa cơ sở phân lớp nhận dạng bằng mô hình HMM 7 trạng thái với 19 hệ số MFCC làm đăc trưng trích chọn đối với từng âm tiết tiếng Việt được khảo sát -

Hình 3.

biểu diễn độ chính xác nhận dạng người nói của hệ nhận dạng người nói phụ thuộc từ khóa cơ sở phân lớp nhận dạng bằng mô hình HMM 7 trạng thái với 19 hệ số MFCC làm đăc trưng trích chọn đối với từng âm tiết tiếng Việt được khảo sát Xem tại trang 13 của tài liệu.
nhận dạng người nói dựa trên các mô hình đơn vị âm tiết là 7,6%, còn đối với mô hình đơn vị âm vị EER thấp hơn, khoảng 5% -

nh.

ận dạng người nói dựa trên các mô hình đơn vị âm tiết là 7,6%, còn đối với mô hình đơn vị âm vị EER thấp hơn, khoảng 5% Xem tại trang 16 của tài liệu.
Hệ nhận dạng người nói không phụ thuộc từ khóa sử dụng mô hình GMM có số thành phần bằng 32 với đặc trưng là các hệ số MFCC -

nh.

ận dạng người nói không phụ thuộc từ khóa sử dụng mô hình GMM có số thành phần bằng 32 với đặc trưng là các hệ số MFCC Xem tại trang 17 của tài liệu.
Hình 5: Các đường quan hệ sai số -

Hình 5.

Các đường quan hệ sai số Xem tại trang 18 của tài liệu.
Hình 6: Sơ đồ khối quy trình giám định nhận dạng người nói tổng quát -

Hình 6.

Sơ đồ khối quy trình giám định nhận dạng người nói tổng quát Xem tại trang 18 của tài liệu.

Tài liệu cùng người dùng

  • Đang cập nhật ...