SPEECH RECOGNITION BASICSHMM models

SPEECH RECOGNITION BASICS
HMM models are used for representing the possible symbol
sequences underlying speech utterances. Figure 1 shows the
flow of data in a speech recognition system. Training takes
as input a large number of speech utterances along with their
transcriptions into phonemes and outputs the speech models for
the phonemes. The utterances to be recognized first undergo a
spectral analysis stage, also called the feature extraction stage.
Typical feature representations are smoothed spectra or linear
prediction coefficients.

Kết quả (Việt) 1:

BÀI PHÁT BIỂU CÔNG NHẬN KHÁI NIỆM CƠ BẢNHMM mô hình được sử dụng để đại diện cho các biểu tượng có thểtrình tự phát biểu lời tiềm ẩn. Hình 1 cho thấy cácdòng chảy của các dữ liệu trong một hệ thống nhận dạng giọng nói. Đào tạo diễnnhư một số lượng lớn các bài phát biểu lời cùng với đầu vào của họsang mã vào âm vị và kết quả đầu ra bài phát biểu mô hình choâm vị. Lời để được công nhận lần đầu tiên trải qua mộtgiai đoạn phân tích quang phổ, cũng được gọi là giai đoạn khai thác tính năng.Các tính năng điển hình đại diện là smoothed spectra hoặc tuyến tínhHệ số dự đoán.

Kết quả (Việt) 2:

PHÁT BIỂU CÔNG NHẬN CƠ
mô hình HMM được sử dụng để đại diện cho các biểu tượng có thể
trình tự cơ bản lời phát biểu bài diễn văn. Hình 1 cho thấy
dòng chảy của dữ liệu trong một hệ thống nhận dạng giọng nói. Huấn luyện diễn
như là đầu vào một số lượng lớn các lời phát biểu bài diễn văn cùng với họ
chuyển soạn thành âm vị và kết quả đầu ra các mẫu giọng nói cho
các âm vị. Những lời phát biểu được công nhận đầu tiên trải qua một
giai đoạn phân tích quang phổ, còn gọi là giai đoạn khai thác tính năng.
Đại diện tính năng điển hình được làm nhẵn phổ hoặc tuyến tính
hệ số dự đoán.

Kết quả (Việt) 3:

Trên cơ sở nhận dạng giọng nóiMô hình có thể được dùng để thể hiện biểu tượng HMMĐiều căn bản của chuỗi bằng giọng nói.Hiển thị hình 1.Trong nhận dạng giọng nói của hệ thống các luồng dữ liệu.Đào tạo cầnNhập một số lượng khổng lồ và lời của họ.Chuyển thể thành âm tố và đầu ra mô hình giọng nóiÂm vị.Được xem như là người đầu tiên nhận lờiGiai đoạn của Phổ, cũng được gọi là đặc trưng, chiết xuất từ giai đoạn.Biểu hiện đặc trưng điển hình cho mịn hoặc tuyến phổHệ số dự đoán.