It is observed that, to extract and

It is observed that, to extract and recognize different information from a speech signal at variable
environment, many algorithms for efficient speech recognition is proposed in past. Masakiyo
Fujimoto and Yasuo Ariki in their paper “Robust Speech Recognition in Additive and channel
noise environments using GMM and EM Algorithm” [5] evaluate the speech recogni
driving car environments by using a GMM based speech estimation method [6] and an EM
algorithm based channel noise estimation method.

Kết quả (Việt) 1:

Nó được quan sát thấy rằng, để giải nén và nhận các thông tin khác nhau từ một tín hiệu phát biểu tại biếnmôi trường, rất nhiều các thuật toán nhận dạng tiếng nói hiệu quả được đề xuất tại quá khứ. MasakiyoFujimoto và Yasuo Ariki trong giấy của họ "mạnh mẽ nhận dạng giọng nói trong phụ gia và kênhtiếng ồn môi trường bằng cách sử dụng GMM và thuật toán EM"[5] đánh giá các bài phát biểu recognilái xe môi trường bằng cách sử dụng một GMM dựa trên phương pháp ước lượng bài phát biểu [6] và một EMthuật toán dựa trên phương pháp ước lượng kênh tiếng ồn.

Kết quả (Việt) 2:

Nó được quan sát thấy rằng, để trích xuất và nhận các thông tin khác nhau từ một tín hiệu phát biểu tại biến
môi trường, nhiều thuật toán để nhận dạng giọng nói hiệu quả được đề xuất trong quá khứ. Masakiyo
Fujimoto và Yasuo Ariki trong bài viết "Speech Recognition mạnh mẽ trong Phụ gia và kênh
môi trường tiếng ồn sử dụng GMM và EM Algorithm" [5] đánh giá recogni nói
lái xe môi trường xe bằng cách sử dụng một GMM dựa trên phương pháp ước lượng bài phát biểu [6] và một EM
thuật toán dựa kênh tiếng ồn phương pháp ước lượng.

Kết quả (Việt) 3:

Nó là quan sát được trích xuất thông tin khác nhau, và nhận dạng giọng nói từ một tín hiệu ở biếnTrong quá khứ trong môi trường, nhiều thuật toán hiệu quả của nhận dạng giọng nói.MasakiyoTrên giấy tờ của họ " Speech Recognition ở chất phụ gia và kênh Fujimoto và Yasuo ArikiSử dụng trong môi trường tiếng ồn GMM và Emmeline [5] đánh giá các thuật toán nhận dạng giọng nóiSử dụng một mô hình hỗn hợp giọng nói dựa trên phương pháp Gauss ước tính [6] môi trường điện từ và lái xe ô tô.Thuật toán ước tính dựa trên kênh của phương pháp nhiễu.