However, there is a significant dis

However, there is a significant disadvantage in the system because the recognition
performance is insufficient. It has been reported that an identification rate of 76.6% was
obtained on a 50-speaker identification task with 16-mixture GMMs as anchor models
(Mami & Charlet, 2003). Also, an equal error rate (EER) of 11.3% has been reported on
speaker verification task with 256-mixture GMMs (Collet et al., 2005). Compared with the
conventional GMM approach, the performance of anchor model-based system is remarkably
insufficient.

Kết quả (Việt) 1:

Tuy nhiên, đó là một bất lợi đáng kể trong hệ thống bởi vì sự công nhậnhiệu suất là không đủ. Nó đã được báo cáo rằng một tỷ lệ nhận dạng 76,6% làthu được trên một nhiệm vụ xác định 50-loa với 16-hỗn hợp GMMs như mô hình neo(Mami & Charlet, 2003). Ngoài ra, một lỗi bằng lệ (EER) 11,3% đã được báo cáo trênloa xác minh tác vụ với 256-hỗn hợp GMMs (Collet và ctv., 2005). So với cácthông thường cách tiếp cận GMM, hiệu suất của hệ thống dựa trên mô hình neo là đáng chú ýkhông đủ.

Kết quả (Việt) 2:

Tuy nhiên, có một bất lợi đáng kể trong hệ thống bởi vì việc công nhận
hiệu suất là không đủ. Nó đã được báo cáo rằng một tỷ lệ xác định 76,6% đã
thu được trên một nhiệm vụ xác định 50 loa với GMMs 16-hỗn hợp như mô hình neo
(Mami & Charlet, 2003). Ngoài ra, một tỷ lệ lỗi bằng nhau (EER) là 11,3% đã được báo cáo về
nhiệm vụ xác minh loa với GMMs 256-hỗn hợp (Collet et al., 2005). So với các
phương pháp GMM thông thường, hiệu suất của hệ thống dựa trên mô hình neo là khá
đủ.