After the enrolment session, the ac

After the enrolment session, the acoustic vectors extracted from input speech of a speaker provide
a set of training vectors. A set of ‘L’ training vectors from the frequency information is derived
using well-known LBG algorithm [4]. The algorithm is formally implemented by the following
recursive procedure. The LBG algorithm designs an M-vector codebook in stages. It starts first by
designing a 1-vector codebook, then uses a splitting technique on the codewords to initialize the
search for a 2-vector codebook, and continues the splitting process until the desired M-vector
codebook is obtained. Figure 7 shows, in a flow diagram, the detailed steps of the LBG algorithm.
“Cluster vectors” is the nearest-neighbor search procedure, which assigns each training vector to
a cluster associated with the closest codeword. “Find centroids” is the centroid update procedure.
“Compute D (distortion)” sums the distances of all training vectors in the nearest-neighbor search
so as to determine whether the procedure has converged. A general operational flow diagram of
the suggested LBG mapping approach is shown in fig.7

Kết quả (Việt) 2:

Sau khi nhập học, các vectơ âm thanh trích từ bài diễn văn đầu vào của một diễn giả cung cấp
một tập các vectơ đào tạo. Một tập hợp các 'L' vectơ đào tạo từ các thông tin tần số được bắt nguồn
sử dụng thuật toán LBG nổi tiếng [4]. Các thuật toán được chính thức thực hiện bởi sau
thủ tục đệ quy. Các thuật toán LBG thiết kế một codebook M-vector trong giai đoạn. Nó bắt đầu bằng cách
thiết kế một codebook 1-vector, sau đó sử dụng một kỹ thuật tách từ mã trên để khởi tạo các
tìm kiếm cho một codebook 2-vector, và tiếp tục quá trình tách cho đến khi mong muốn M-vector
codebook thu được. Hình 7 cho thấy, trong một sơ đồ dòng chảy, các bước chi tiết của thuật toán LBG.
"Cluster vectơ" là thủ tục tìm kiếm gần nhất, hàng xóm, mà gán cho mỗi vector đào tạo cho
một cụm liên kết với các từ mã gần nhất. "Tìm centroids" là quá trình cập nhật trọng tâm.
"Tính D (biến dạng)" tổng các khoảng cách của tất cả các vector đào tạo trong việc tìm kiếm gần nhất, hàng xóm
để xác định liệu các thủ tục đã hội tụ. Một sơ đồ dòng chảy hoạt động chung của
các phương pháp lập bản đồ LBG đề nghị được thể hiện trong Hình 7

Kết quả (Việt) 3:

Sau khi đăng ký nhập từ loa giọng nói của vector được chiết xuất cung cấp.Một nhóm huấn luyện véc - tơ.Thông tin từ tần số của một nhóm "L" huấn luyện véc - tơ.Sử dụng thuật toán nổi tiếng LBG [4].Thuật toán này được chính thức thực hiện cácChương trình đệ quy.Thuật toán mã LBG thiết kế giai đoạn này chúng ta.Nó đầu tiên bắt đầuMột cuốn sách 1-vector mét được thiết kế, và sử dụng công nghệ chia ở mã khởi độngMột 2 - véc - tơ mét Ben tìm kiếm, và tiếp tục cho đến khi chúng ta quá trình phân chiaBen được mã.Bản đồ những sê - 7, trong một lưu đồ, thuật toán chi tiết LBG bước."Cụm vector" là hàng xóm gần nhất của chương trình tìm kiếm, nó sẽ phân phát cho mỗi tập véc - tơ.Một cụm liên quan gần nhất."Với ý nghĩa" là trọng tâm chương trình cập nhật."Tính toán D (méo)" và tất cả các vectơ trong huấn luyện hàng xóm gần nhất trong tìm kiếm cáchĐể xác định liệu chương trình đã hội tụ.Tổng Giám đốc điều hành của biểu đồĐề nghị của LBG cách hiển thị trên bản đồ là ánh xạ