Analisi comparativa tra i metodi HMM e GMM-UBM:
ricerca di voci fuori campo per bambini ¿-ottimali utilizzando la tecnica VTLN
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Questa ricerca si occupa di come ridurre al minimo l'elevato tasso di errore nei sistemi di riconoscimento vocale formati con altoparlanti per adulti e testati con altoparlanti per bambini. Il metodo GMM-UBM è utilizzato come alternativa al metodo HMM nella ricerca del fattore di scala ottimale (¿-ottimale) per le voci fuori campo dei bambini quando si utilizza la tecnica di standardizzazione degli altoparlanti. La tecnica di normalizzazione adottata è la VTLN, che normalizza il tratto vocale di diversi altoparlanti per bambini attraverso la scala di frequenza del banco di filtri del miele....
Questa ricerca si occupa di come ridurre al minimo l'elevato tasso di errore nei sistemi di riconoscimento vocale formati con altoparlanti per adulti e testati con altoparlanti per bambini. Il metodo GMM-UBM è utilizzato come alternativa al metodo HMM nella ricerca del fattore di scala ottimale (¿-ottimale) per le voci fuori campo dei bambini quando si utilizza la tecnica di standardizzazione degli altoparlanti. La tecnica di normalizzazione adottata è la VTLN, che normalizza il tratto vocale di diversi altoparlanti per bambini attraverso la scala di frequenza del banco di filtri del miele. Nella valutazione di questa tecnica, abbiamo anche cercato la quantità di miscele ottimali che migliorano le prestazioni del sistema.
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