An important and frequently used ap

An important and frequently used approach to speech recognition is to use hidden Markov models(HMM), which was first introduced in the 1980s. The use of HMMs has been successful dueto the simple and effective way they model the speech waveform into time-varying vectors forprocessing. Another important approach is to use N-gram models, which try to predict theNth word using the previous N-1 words.In the 1990s and 2000s the research focused more on improving the algorithms with respectto error minimisation. Another focus was on the concept of model training in order to improveaccuracy.

Kết quả (Việt) 1:

Một cách tiếp cận quan trọng và thường xuyên được sử dụng để nhận dạng giọng nói là sử dụng mô hình Markov ẩn
(HMM), trong đó lần đầu tiên được giới thiệu vào những năm 1980. Việc sử dụng HMMs đã thành công do
để đơn giản và hiệu quả theo cách mà họ mô hình dạng sóng bài phát biểu vào vectơ thời gian khác nhau cho
chế biến. Một cách tiếp cận quan trọng là sử dụng mô hình N-gram, mà cố gắng để dự đoán
từ thứ N sử dụng các từ N-1 trước đó.
Trong những năm 1990 và những năm 2000 các nghiên cứu tập trung nhiều hơn vào việc cải thiện các thuật toán đối với
để giảm thiểu lỗi. Trọng tâm khác là trên khái niệm về đào tạo mô hình nhằm nâng cao
độ chính xác.

Kết quả (Việt) 2:

Một cách tiếp cận quan trọng và thường được sử dụng để nhận dạng giọng nói là sử dụng các mô hình Markov ẩn
(HMM), được giới thiệu lần đầu tiên trong thập niên 1980. Việc sử dụng HMMs đã thành công do
theo cách đơn giản và hiệu quả mà họ mô hình dạng sóng bài phát biểu thành các vectơ khác nhau về thời gian cho
Xử lý. Một phương pháp quan trọng khác là sử dụng các mô hình N-gram, cố gắng dự đoán
Nth từ sử dụng các từ trước N-1.
Trong những năm 1990 và 2000 nghiên cứu tập trung hơn vào việc cải thiện các thuật toán với sự tôn trọng
lỗi nhỏ. Một tập trung vào các khái niệm về đào tạo mô hình để cải thiện
Chính xác.

Kết quả (Việt) 3:

Một phương pháp quan trọng và thường được dùng để nhận dạng ngôn ngữ là sử dụng mô hình Markov ẩn
(HM) lần đầu tiên được giới thiệu trong năm nay Hệ thống HMX đã được dùng
với cách đơn giản và hiệu quả mà họ mô hình sự rung động ngôn ngữ thành các véc- tơ biến đổi thời gian
xử.Một phương pháp quan trọng khác là sử dụng các mô hình N-gram, để dự đoán là...
Từ Ncuối dùng từ N-1 trước.
In the 1990s và 2000s, nghiên cứu tập trung hơn vào việc cải thiện thuật toán về mặt tôn trọng.
giảm thiểu lỗi.Một mối quan tâm khác là khái niệm đào tạo mô hình để cải thiện
chính xác.