We developed an approach to speaker clustering that included both acou dịch - We developed an approach to speaker clustering that included both acou Việt làm thế nào để nói

We developed an approach to speaker


We developed an approach to speaker clustering that included both acoustic and prosodic
representations of the speakers. The main objectives were to derive the prosodic features
from the speaker-cluster data and to integrate them into the basic acoustic representations of
the speaker. In order to achieve this, we needed to adopt the presented agglomerative
speaker-clustering approach to merge the cluster data by defining a new similarity measure
that was able to fuse the similarity scores from both representations. In the following
sections a derivation of the prosodic features for the speaker clustering and a new speakerclustering
approach, based on these features, are presented.
0/5000
Từ: -
Sang: -
Kết quả (Việt) 1: [Sao chép]
Sao chép!
Chúng tôi phát triển một cách tiếp cận để loa clustering bao gồm cả âm thanh và prosodicđại diện của các diễn giả. Những mục tiêu chính là để lấy được các tính năng prosodictừ dữ liệu cụm loa và để tích hợp chúng vào các đại diện âm thanh cơ bản củaloa. Để đạt được điều này, chúng tôi cần thiết để áp dụng các trình bày agglomerativecụm loa cách tiếp cận để hợp nhất dữ liệu cụm sao bằng cách định nghĩa một biện pháp tương tự mớimà đã có thể tổng hợp các điểm tương đồng từ cả hai đại diện. Năm sauphần lấy đạo hàm của các tính năng prosodic cho loa clustering và một speakerclustering mớicách tiếp cận, dựa trên các tính năng này, được trình bày.
đang được dịch, vui lòng đợi..
Kết quả (Việt) 2:[Sao chép]
Sao chép!

Chúng tôi đã phát triển một phương pháp tiếp cận để loa phân nhóm bao gồm cả âm thanh và điệu tính
đại diện của các diễn giả. Các mục tiêu chính là để lấy được các tính năng điệu tính
từ dữ liệu loa cụm và tích hợp chúng vào cơ quan đại diện âm thanh cơ bản của
loa. Để đạt được điều này, chúng ta cần phải áp dụng các agglomerative bày
cách tiếp cận loa-clustering để hợp nhất các dữ liệu cluster bằng cách xác định một biện pháp tương tự mới
đó là có thể kết hợp các điểm giống nhau từ cả hai đại diện. Trong sau
phần một nguồn gốc của các tính năng điệu tính cho các cụm loa và một speakerclustering mới
phương pháp, dựa trên các tính năng này, được trình bày.
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 ©2024 I Love Translation. All reserved.

E-mail: