Acoustic models provide an estimate

Acoustic models provide an estimate for the likelihood of the observed features
in a frame of speech given a particular phonetic context. The features
are typically related to measurements of the spectral characteristics of a
time-slice of speech. While individual recipes for training acoustic models
vary in their structure and sequencing, the basic process involves aligning
transcribed speech to states within an existing acoustic model, accumulating
frames associated with each state, and re-estimating the probability
distributions associated with the state, given the features observed in those
frames. The details of these systems are extensive, but improving models
typically includes getting training data that’s strongly matched to the particular
task and growing the numbers of parameters in the models to better
characterize the observed distributions. Larger amounts of training data
allow more parameters to be reliably estimated

Kết quả (Việt) 1:

Âm thanh mô hình cung cấp một ước tính cho khả năng của các tính năng quan sáttrong một cảnh quay của các bài phát biểu cho một bối cảnh cụ thể âm. Các tính năngthông thường liên quan đến các phép đo của các đặc tính quang phổ của mộtthời gian-lát của bài phát biểu. Trong khi cá nhân công thức nấu ăn cho đào tạo mô hình âm thanhthay đổi trong cấu trúc của họ và xác định trình tự, quá trình cơ bản liên quan đến việc xếp thẳngPhiên âm bài phát biểu kỳ trong âm thanh hiện có một mô hình, tích lũykhung gắn liền với mỗi trạng thái, và tái ước tính xác suấtphân phối kết hợp với nhà nước, cung cấp các tính năng quan sát thấy ở những ngườikhung. Các chi tiết của các hệ thống này là rộng rãi, nhưng cải thiện mô hìnhthường bao gồm việc đào tạo dữ liệu mạnh mẽ phù hợp với đặc biệtnhiệm vụ và ngày càng tăng số lượng tham số trong các mô hình tốt hơnđặc trưng phân phối quan sát. Các số tiền lớn của dữ liệu đào tạocho phép các tham số thêm để được ước tính đáng tin cậy

Kết quả (Việt) 2:

Mô hình Acoustic cung cấp một ước tính cho khả năng trong những tính năng quan sát
trong một khung của bài phát biểu được đưa ra một bối cảnh âm đặc biệt. Các tính năng
này thường liên quan đến các phép đo của các đặc tính quang phổ của một
thời gian-slice ngôn luận. Trong khi công thức nấu ăn cá nhân cho các mô hình đào tạo âm thanh
khác nhau về cấu trúc và trình tự của họ, quá trình cơ bản liên quan đến việc sắp xếp
bài phát biểu phiên âm cho các quốc gia trong vòng một mô hình âm thanh hiện có, tích lũy
khung liên kết với mỗi tiểu bang, và tái ước lượng xác suất
phân phối kết hợp với nhà nước, được đưa ra tính năng quan sát trong những
khung hình. Các chi tiết của các hệ thống này được mở rộng, nhưng việc cải thiện các mô hình
thường bao gồm các dữ liệu nhận được đào tạo đó là lần xuất hiện mạnh mẽ về cái cụ thể
nhiệm vụ và phát triển số lượng các tham số trong mô hình tốt hơn
đặc trưng cho các bản phân phối quan sát. Một lượng lớn dữ liệu đào tạo
cho phép thêm nhiều thông số được ước tính đáng tin cậy