Further segmentation of the speech

Further segmentation of the speech data was made by using the acoustic-change detection
procedure based on the Bayesian information criterion (BIC), which was proposed in (Chen
& Gopalakrishnan, 1999) and improved by (Tritchler & Gopinath, 1999). The applied
procedure processed the audio data in a single pass, with the change-detection points found
by comparing the probability models estimated from two neighboring segments with the
BIC. If the estimated BIC score was under the given threshold, a change point was detected.
The threshold, which was implicitly included in the penalty term of the BIC, has to be given
in advance and was in our case estimated from the training data. This procedure is widely
used in most current audio-segmentation systems (Tranter & Reynolds, 2006; Fiscus et al.,
2004; Reynolds & Torres-Carrasquillo, 2004; Zhou & Hansen, 2000; Istrate et al., 2005; Žibert
et al., 2005).

Kết quả (Việt) 1:

Tiếp tục phân đoạn dữ liệu bài phát biểu đã được thực hiện bằng cách sử dụng phát hiện thay đổi âm thanhthủ tục dựa trên các tiêu chí thông tin Bayes (BIC), mà đã được đề xuất ở (Chen& Gopalakrishnan, 1999) và cải tiến bởi (Tritchler & Gopinath, 1999). Các ứng dụngthủ tục xử lý các dữ liệu âm thanh trong một pass duy nhất, với những thay đổi phát hiện điểm tìm thấybằng cách so sánh các mô hình xác suất ước tính từ hai nước láng giềng với các phân đoạn củaBIC. Nếu ước tính BIC là dưới ngưỡng nhất định, một điểm thay đổi được phát hiện.Ngưỡng ngầm được bao gồm trong thời hạn hình phạt của BIC, đã được đưa ratrước và trong trường hợp chúng tôi ước tính từ dữ liệu đào tạo. Thủ tục này là rộng rãiđược sử dụng trong các hệ thống âm thanh-phân khúc mới nhất (Tranter & Reynolds, năm 2006; Fiscus et al.,năm 2004; Reynolds & Torres-Carrasquillo, năm 2004; Chu & Hansen, năm 2000; Istrate et al., 2005; Žibertet al., 2005).

Kết quả (Việt) 2:

Phân khúc nữa của dữ liệu bài phát biểu đã được thực hiện bằng cách sử dụng các phát hiện âm thanh thay đổi
thủ tục dựa trên các tiêu chí thông tin Bayesian (BIC), mà đã được đề xuất trong (Chen
& Gopalakrishnan, 1999) và cải thiện bằng (Tritchler & Gopinath, 1999). Việc áp dụng
thủ tục xử lý các dữ liệu âm thanh trong một lần, với những điểm thay đổi phát hiện thấy
bằng cách so sánh các mô hình xác suất ước tính từ hai đoạn lân cận với các
BIC. Nếu điểm BIC ước tính được dưới ngưỡng quy định, một điểm thay đổi đã được phát hiện.
Các ngưỡng, được mặc nhiên có trong các hình phạt của BIC, đã được trao
trước và trong trường hợp của chúng tôi ước tính từ dữ liệu huấn luyện. Thủ tục này được rộng rãi
sử dụng trong hầu hết các hệ thống âm thanh-phân hiện tại (Tranter & Reynolds, 2006;. Fiscus et al,
2004; Reynolds & Torres-Carrasquillo, 2004; Zhou & Hansen, 2000;. Istrate et al, 2005; Žibert
et al ., 2005).