• Open Daily: 10am - 10pm
    Alley-side Pickup: 10am - 7pm

    3038 Hennepin Ave Minneapolis, MN
    612-822-4611

Open Daily: 10am - 10pm | Alley-side Pickup: 10am - 7pm
3038 Hennepin Ave Minneapolis, MN
612-822-4611
Identificazione del parlante tramite SVM durante il riconoscimento vocale in lingua orientale

Identificazione del parlante tramite SVM durante il riconoscimento vocale in lingua orientale

Paperback

Technology & Engineering

ISBN10: 6208357969
ISBN13: 9786208357962
Publisher: Edizioni Sapienza
Published: Dec 6 2024
Pages: 124
Weight: 0.42
Height: 0.29 Width: 6.00 Depth: 9.00
Language: Italian
Molti contributi sono stati dedicati da scienziati e ricercatori di tutto il mondo all'elaborazione del parlato per le lingue parlate in inglese e non. Ma finora sono state condotte pochissime ricerche sulla lingua Oriya. Questo lavoro di ricerca è un contributo completamente nuovo per la lingua Oriya, una delle lingue ufficiali indiane riconosciute. In questa tesi sono stati presi in considerazione molteplici aspetti. Gli algoritmi di riconoscimento statistico dei modelli sono utilizzati per l'identificazione dei parlanti e il riconoscimento del parlato in Oriya. L'identificazione del parlante si basa sull'algoritmo Support Vector Machine (SVM), mentre l'algoritmo Hidden Markov Model (HMM) è utilizzato nello sviluppo del motore di riconoscimento vocale Oriya. Altre tecniche efficaci come il Dynamic Time Warping (DTW), la rete neurale back propagation feed forward (BPFF) basata sull'ontologia, il k-neighborhood ecc. sono state esaminate e analizzate dal punto di vista dell'identificazione del parlante e delle prestazioni del riconoscimento vocale Oriya. Un corpus vocale è l'unità integrante di qualsiasi applicazione di elaborazione vocale. A causa dell'indisponibilità di un corpus vocale Oriya di dominio pubblico, abbiamo creato due diversi corpora vocali in lingua Oriya.

Also in

Technology & Engineering