We also employed the MFT model with

We also employed the MFT model within a GMM-based speaker recognition system; Eq. (3)
applies also in this case as a GMM can be seen as a 1-state HMM.
In order to apply the MFT marginalisation model, the noise-corruption needs to be localised
into a subset of features. This makes the standard full-band cepstral coefficients (MFCCs)
(Davis & Mermelstein, 1980), which are currently the most widely used parameterisation of
speech, unsuitable as the application of DCT over the entire vector of logarithm filter-bank
energies (logFBEs) will cause any corruption localised in the frequency-domain to become
spread over all cepstral coefficients. The logFBEs may be employed in the MFT model,
however, they suffer from a high correlation between the features, which makes the
diagonal covariance matrix modelling not appropriate. The parameterisations often used in
MFT model are the sub-band cepstral coefficients, e.g., (Bourlard & Dupont, 1996), and
frequency-filtered logFBEs (FF-logFBEs), e.g., (Jančovič & Ming, 2001). The FF-logFBEs,
which are obtained by applying a (short) FIR filter over the frequency dimension of the
logFBEs, were employed in this paper. These features in standard recognition system have
been shown to obtain similar performance as the standard full-band cepstral coefficients
(Nadeu et al., 2001), while having the advantage of retaining the noise-corruption localised.

Kết quả (Việt) 1:

Chúng tôi cũng sử dụng các mô hình MFT trong một hệ thống nhận dạng dựa trên GMM loa; EQ. (3) áp dụng cũng trong trường hợp này như GMM một có thể được xem như là HMM 1-nhà nước. Để áp dụng mô hình marginalisation MFT, tiếng ồn tham nhũng cần được cÎc vào một tập hợp con của các tính năng. Điều này làm cho hệ tiêu chuẩn ban nhạc đầy đủ cepstral (MFCCs) (Davis & Mermelstein, 1980), mà hiện đang được sử dụng rộng rãi nhất parameterisation của bài phát biểu, không phù hợp như các ứng dụng của DCT trên vector logarit lọc-ngân hàng, toàn bộ năng lượng (logFBEs) sẽ gây ra bất kỳ tham nhũng cÎc thuộc phạm vi tần số để trở thành lây lan trên tất cả các hệ số cepstral. Các logFBEs có thể được sử dụng trong mô hình MFT Tuy nhiên, họ bị một tương quan cao giữa các tính năng, mà làm cho các ma trận hiệp phương sai đường chéo mô hình không thích hợp. Parameterisations thường được sử dụng trong Mô hình MFT là các tiểu ban nhạc cepstral hệ số, ví dụ như, (Bourlard & Dupont, 1996), và lọc tần số logFBEs (FF-logFBEs), ví dụ như, (Jančovič & minh, năm 2001). FF-logFBEs mà thu được bằng cách áp dụng một bộ lọc FIR (viết tắt) trên tần số kích thước của các logFBEs, được sử dụng trong bài báo này. Các tính năng trong hệ thống tiêu chuẩn công nhận có được hiển thị để có được các hiệu suất tương tự như hệ tiêu chuẩn ban nhạc đầy đủ cepstral (Nadeu et al., 2001), trong khi có những lợi thế của giữ lại tham nhũng nhiễu cÎc.

Kết quả (Việt) 2:

Chúng tôi cũng sử dụng mô hình MFT trong một hệ thống nhận dạng loa GMM dựa trên; Eq. (3)
cũng được áp dụng trong trường hợp này là một GMM có thể được xem như là một HMM 1-nhà nước.
Để áp dụng các mô hình lề MFT, tiếng ồn tham nhũng cần phải được định vị
vào một tập hợp con của các tính năng. Điều này làm cho các tiêu chuẩn toàn dải hệ số Cepstral (MFCCs)
(Davis & Mermelstein, 1980), hiện là parameterisation sử dụng rộng rãi nhất của
bài phát biểu, không phù hợp như các ứng dụng của DCT trên toàn bộ vector của logarit lọc ngân hàng
năng lượng (logFBEs) sẽ gây ra bất kỳ tham nhũng địa phương ở miền tần số để trở thành
trải rộng trên tất cả các hệ Cepstral. Các logFBEs có thể được sử dụng trong mô hình MFT,
tuy nhiên, họ bị một mối tương quan cao giữa các tính năng, mà làm cho các
đường chéo mô hình ma trận hiệp phương sai không thích hợp. Các parameterisations thường được sử dụng trong
mô hình MFT là những tiểu ban nhạc hệ số Cepstral, ví dụ như, (Bourlard & Dupont, 1996), và
logFBEs tần số lọc (FF-logFBEs), ví dụ: (Jančovič & Ming, 2001). FF-logFBEs,
mà thu được bằng cách áp dụng một (ngắn) bộ lọc FIR trong chiều tần số của
logFBEs, được sử dụng trong bài viết này. Những tính năng trong hệ thống nhận dạng tiêu chuẩn đã
được chứng minh để có được hiệu quả tương tự như toàn dải hệ số Cepstral chuẩn
(Nadeu et al., 2001), trong khi có lợi thế là giữ lại những tiếng ồn tham nhũng địa phương.