تعیین هویت مخاطب مستقل از متن کارآمد از طریق مدل ترکیبی ساختاری گاوس و شبکه های عصبی چکیدهچکیده – ما سیستم مرکبی را در ارتباط با مدل ترکیبی گاوس (SGMM) و شبکه های عصبی برای دستیابی به راندمان محاسباتی و صحت بالا در ارتباط با تعیین هویت مخاطب ارائه می دهیم. یک مدل ساختاری پیشینه (SBM) در ابتدا از طریق طبقه بندی زنجیره ای تمام اجزای ترکیبی گاوس در ارتباط با این مدل ایجاد می گردد. به این ترتیب ، یک فضای صوتی به مناطق مختلف در سطوح مختلف بخش بندی می گردد. در ارتباط با هر یک از این اهداف ، مدل SGMM از طریق فرایندهای چند سطحی MAP از طریق SBM ایجاد می گردد. در هنگام تست ، تنها شاخه هایی از اجزای ترکیبی گاوس در ارتباط با این ویژگی ها مورد محاسبه قرار می گیرند تا هزینه های محاسباتی را به طور قابل توجهی کمتر کنند. علاوه بر این موارد مورد محاسبه شده در لایه های مدل درختی مختلف ، برای تصمیم گیری نهایی با شبکه های عصبی ترکیب می گردند. پیکره بندی های متفاوتی در ارتباط با این بررسی ها بر روی اطلاعات حاصل از گفتگوهای تلفنی مورد استفاده در ارزیابی NIST انجام می گیرد. نتایج حاصل از این بررسی ها نشان می دهد که کاهش محاسباتی با استفاده از فاکتور 17 از طریق 5 درصد کاهش نسبی در نرخ اشتباهات در مقایسه با خطوط اصلی مد نظر قرار می گیرد. روش SGMM-SBM مزایایی را در ارتباط با آمیزش GMM نشان می دهد ، که شامل ، سرعت بالاتر و عملکردهای بهتر می باشد.عبارات کلیدی ، طبقه بندی گاوس ، شبکه عصبی ، تعیین هویت مخاطب ، مدل ترکیبی گاوس.
عضو شوید
عضویت سریع
آمار مطالب
آمار بازدید
