Both the previously presented speaker-clustering approaches perform th dịch - Both the previously presented speaker-clustering approaches perform th Việt làm thế nào để nói

Both the previously presented speak

Both the previously presented speaker-clustering approaches perform the clustering by
measuring the similarity between the speaker data, based only on the acoustic
representations. These selected acoustic representations perform reliably in most speakerrecognition
systems, and they were an obvious choice in speaker-clustering approaches.
Lately, however, several speaker-recognition systems have attempted to include prosodic
information as well as acoustics for the representation of the speakers (Kajarekar et al., 2003;
Reynolds et al., 2003; Shriberg et al., 2005; Baker et al., 2005). The fusing of both
representations was an attempt to reduce the need for speaker modeling in various acoustic
environments and to provide additional information about the speaker’s speech
characteristics.
0/5000
Từ: -
Sang: -
Kết quả (Việt) 1: [Sao chép]
Sao chép!
Cả hai là trình bày trước đây cụm loa phương pháp thực hiện cụm bởiđo lường sự giống nhau giữa các dữ liệu loa, chỉ dựa trên âm thanhđại diện. Các đại diện âm thanh được lựa chọn thực hiện đáng tin cậy trong hầu hết speakerrecognitionHệ thống, và họ đã là một sự lựa chọn rõ ràng trong cách tiếp cận cụm loa.Gần đây, Tuy nhiên, một số người nói công nhận hệ thống đã cố gắng để bao gồm các prosodicthông tin cũng như âm thanh cho các đại diện của các diễn giả (Kajarekar et al., 2003;Reynolds et al., 2003; Shriberg et al., 2005; Baker et al., 2005). Bề mặt của cả haiđại diện là một nỗ lực để giảm bớt sự cần thiết cho loa mô hình hóa trong âm thanh khác nhaumôi trường và cung cấp các thông tin bổ sung về bài phát biểu của người nóiđặc điểm.
đang được dịch, vui lòng đợi..
Kết quả (Việt) 2:[Sao chép]
Sao chép!
Cả hai phương pháp tiếp cận loa-clustering được trình bày trước đây thực hiện các phân nhóm bằng
cách đo sự tương tự giữa dữ liệu loa, chỉ dựa trên âm thanh
đại diện. Những đại âm thanh được lựa chọn thực hiện đáng tin cậy trong hầu hết speakerrecognition
hệ thống, và họ là một sự lựa chọn rõ ràng trong cách tiếp cận loa phân nhóm.
Gần đây, tuy nhiên, một số hệ thống loa công nhận đã cố gắng để bao gồm các điệu tính
thông tin cũng như âm thanh cho các đại diện của các loa (Kajarekar et al, 2003;.
Reynolds et al, 2003;. Shriberg et al, 2005;.. Baker et al, 2005). Các nung chảy của cả hai
đại diện là một nỗ lực để giảm nhu cầu đối với mô hình loa âm thanh khác nhau
môi trường và cung cấp thêm thông tin về bài phát biểu của người nói
đặc điểm.
đang được dịch, vui lòng đợi..
 
Các ngôn ngữ khác
Hỗ trợ công cụ dịch thuật: Albania, Amharic, Anh, Armenia, Azerbaijan, Ba Lan, Ba Tư, Bantu, Basque, Belarus, Bengal, Bosnia, Bulgaria, Bồ Đào Nha, Catalan, Cebuano, Chichewa, Corsi, Creole (Haiti), Croatia, Do Thái, Estonia, Filipino, Frisia, Gael Scotland, Galicia, George, Gujarat, Hausa, Hawaii, Hindi, Hmong, Hungary, Hy Lạp, Hà Lan, Hà Lan (Nam Phi), Hàn, Iceland, Igbo, Ireland, Java, Kannada, Kazakh, Khmer, Kinyarwanda, Klingon, Kurd, Kyrgyz, Latinh, Latvia, Litva, Luxembourg, Lào, Macedonia, Malagasy, Malayalam, Malta, Maori, Marathi, Myanmar, Mã Lai, Mông Cổ, Na Uy, Nepal, Nga, Nhật, Odia (Oriya), Pashto, Pháp, Phát hiện ngôn ngữ, Phần Lan, Punjab, Quốc tế ngữ, Rumani, Samoa, Serbia, Sesotho, Shona, Sindhi, Sinhala, Slovak, Slovenia, Somali, Sunda, Swahili, Séc, Tajik, Tamil, Tatar, Telugu, Thái, Thổ Nhĩ Kỳ, Thụy Điển, Tiếng Indonesia, Tiếng Ý, Trung, Trung (Phồn thể), Turkmen, Tây Ban Nha, Ukraina, Urdu, Uyghur, Uzbek, Việt, Xứ Wales, Yiddish, Yoruba, Zulu, Đan Mạch, Đức, Ả Rập, dịch ngôn ngữ.

Copyright ©2025 I Love Translation. All reserved.

E-mail: