(A) Acoustic feature extraction: Th

(A) Acoustic feature extraction: The preferred acoustic features employed in missing data

speech recognition are based on spectral representations rather than the more common mel-
frequency-cepstral-coefficients (MFCCs). This is due to the fact that a spectrographic mask

contains localized information about the reliability of each spectral component, a concept

not compatible with orthogonalized features, such as cepstral coefficients (see also de Veth

et al. (2001) for a further discussion). For the scope of this study the extracted spectral

features for missing data recognition followed the FBANK feature implementation of the

widely accepted Hidden Markov Model Toolkit (Young et al., 2006).

Kết quả (Việt) 1:

(A) âm tính năng khai thác: các tính năng âm thanh ưa thích làm việc trong các dữ liệu bị thiếunhận dạng giọng nói được dựa trên phổ đại diện hơn là phổ biến hơn mel-tần số-cepstral-hệ số (MFCCs). Điều này là do thực tế là một mặt nạ spectrographiccó địa phương thông tin về độ tin cậy của mỗi thành phần quang phổ, một khái niệmkhông tương thích với tính năng orthogonalized, chẳng hạn như hệ số cepstral (xem thêm de Vethet al. (2001) cho một cuộc thảo luận tiếp). Cho phạm vi của nghiên cứu này các chiết xuất quang phổđặc trưng cho thiếu sự công nhận dữ liệu theo FBANK tính năng thực hiện cácchấp nhận rộng rãi ẩn Markov Model Toolkit (Young và ctv., 2006).

Kết quả (Việt) 2:

(A) Acoustic tính năng trích xuất: Các tính năng âm thanh ưa thích làm việc trong thiếu dữ liệu

nhận dạng giọng nói dựa trên những thể hiện phổ chứ không phải là phổ biến hơn mel-
tần số Cepstral hệ số (MFCCs). Điều này là do thực tế là một mặt nạ quang phổ

có chứa thông tin bản địa hóa về độ tin cậy của mỗi thành phần quang phổ, một khái niệm

không tương thích với các tính năng orthogonalized, chẳng hạn như hệ số Cepstral (xem thêm de veth

et al. (2001) cho một cuộc thảo luận thêm). Đối với phạm vi của nghiên cứu này, phổ chiết xuất

tính năng cho thiếu nhận dữ liệu theo sau việc thực hiện tính năng FBANK của

chấp nhận rộng rãi Toolkit Hidden Markov Model (trẻ et al., 2006).