2.3 MM-ADBN model To describe the d

2.3 MM-ADBN model
To describe the dynamic process of phone, we proposed a novel multi-stream multi-states
asynchrony DBN (MM-ADBN) model given in Fig. 3.
It can be seen that MM-ADBN model is an augmentation of the MS-ADBN model, to which
we add some extra hidden nodes (state, state position and state transition) and
corresponding conditional probability relationships between phone variable level and
observation variable level in both audio stream and visual stream, and new additive parts
are labelled with red color in Fig.3. In MM-ADBN model, both in audio stream and in visual
stream, each phone is composed of fixed number of states, and each state is associated with
observation vector. Hence, it is a phone model whose basic recognition units are phones,
and can be used for large vocabulary audio-visual speech recognition. In Fig. 3, the
definitions of the word and phone related nodes are the same as those in the MS-ADBN
model. The new notations: (SP1) and (SP2) are the position of the current state in the current
phone; (ST1) and (ST2) are the occurrence of a transition from a state to another state,
defined similarly as (PT1) or (PT2); (S1) and (S2) are the state node. Suppose the input
speech contains T frames of features, and the set of all the hidden nodes is denoted as H1:T

Kết quả (Việt) 1:

2.3 mô hình MM-ADBN Để mô tả quá trình năng động của điện thoại, chúng tôi đề xuất một cuốn tiểu thuyết đa dòng đa kỳ asynchrony DBN (MM ADBN) mô hình được đưa ra trong hình 3. Có thể thấy rằng mô hình MM-ADBN là một augmentation model MS-ADBN, mà chúng tôi thêm một số nút Thêm ẩn (state, trạng thái vị trí và trạng thái chuyển tiếp) và mối quan hệ xác suất có điều kiện tương ứng giữa điện thoại thay đổi cấp độ và mức độ biến quan sát ở cả hai dòng suối âm thanh và hình ảnh dòng, và các phụ gia được dán nhãn với màu đỏ trong Fig.3. Trong mô hình MM-ADBN, cả hai trong dòng suối âm thanh và hình ảnh dòng, mỗi điện thoại bao gồm số cố định của tiểu bang, và mỗi tiểu bang liên kết với quan sát vector. Do đó, nó là một mô hình điện thoại mà đơn vị cơ bản nhận là điện thoại, và có thể được sử dụng để nhận dạng giọng nói nghe nhìn lớn từ vựng. Trong hình 3, các định nghĩa của từ, và điện thoại liên quan đến các nút đều giống nhau như những người trong MS-ADBN Mô hình. Tả mới: (SP1) và (SP2) là vị trí của trạng thái hiện tại trong hiện tại điện thoại; (ST1) và (ST2) có sự xuất hiện của một sự chuyển đổi từ một tiểu bang để các tiểu bang khác, định nghĩa tương tự như (PT1) hoặc (PT2); (S1) và (S2) là nút trạng thái. Giả sử các đầu vào bài phát biểu có chứa T khung hình của tính năng, và các thiết lập của tất cả các nút ẩn được kí hiệu là H1:T

Kết quả (Việt) 2:

2.3 MM-ADBN mô hình
để mô tả các quá trình năng động của điện thoại, chúng tôi đề xuất một cuốn tiểu thuyết đa luồng đa quốc gia
DBN (MM-ADBN) mô hình không đồng bộ đưa ra trong hình. 3.
Có thể thấy rằng MM-ADBN mô hình là một augmentation của mô hình MS-ADBN, mà
chúng ta thêm một số nút thêm ẩn (nhà nước, vị trí nhà nước và chuyển đổi trạng thái) và
tương ứng với các mối quan hệ giữa xác suất điều kiện mức độ biến điện thoại và
biến quan sát cấp trong cả hai dòng âm thanh và dòng hình ảnh, và các bộ phận phụ gia mới
được dán nhãn với màu đỏ trong hình 3. Trong mô hình MM-ADBN, cả trong dòng âm thanh và hình ảnh
dòng, mỗi điện thoại bao gồm số cố định của các quốc gia, và mỗi tiểu bang có liên quan với
vector quan sát. Do đó, nó là một mô hình điện thoại mà cơ bản các đơn vị công nhận là điện thoại,
và có thể được sử dụng cho các từ vựng lớn nghe nhìn nhận dạng giọng nói. Trong hình. 3, các
định nghĩa của các nút từ và điện thoại liên quan cũng giống như những người trong MS-ADBN
mô hình. Các ký hiệu mới: (SP1) và (SP2) là vị trí của nhà nước hiện nay trong dòng điện
thoại; (ST1) và (ST2) là sự xuất hiện của một quá trình chuyển đổi từ một tiểu bang khác,
định nghĩa tương tự như (PT1) hoặc (PT2); (S1) và (S2) là nút nhà nước. Giả sử đầu vào
bài phát biểu có chứa khung T của các tính năng, và các thiết lập của tất cả các nút ẩn được ký hiệu là H1: T