lug'at. Garchi lug'atni 100-300 dan ortiq so'zlarga ko'paytirish usulning kamsituvchi kuchi
tufayli endi mantiqiy emas
(so'zlar shunchaki chalkashib ketgan).
noto'g'ri bo'lishi mumkin bo'lgan so'zlarni tuzilmasdan xususiyat vektorlari zanjiridan foydalanish
NUQQNI AVTOMAT TANISH...
Umumiy nutq spektri taxminan 6 dB/okt [19] tezlikda pasayganligi sababli, nutqning yuqori hissasi.
i va j raqamlari bilan biz bu vektorlar orasidagi masofaga (yaqinlik darajasi) teng vertikal segmentni (Z o'qi bo'ylab )
quramiz. Keyin, yon tomoni mos yozuvdagi (N) vektorlar soniga teng bo'lgan kvadratda diagonal (0,0)
(N, N) ga
nisbatan simmetrik "tog'li landshaft" yo'q , ammo mutlaqo to'g'ri. 0 ga teng balandlikdagi "vodiy" (chunki vektordan
o'ziga bo'lgan masofa 0). Agar biz bir xil so'zga tegishli bo'lgan ikki xil standartni taqqoslasak, "hududning tasviri"
buziladi, ammo agar foydalanilgan xususiyatlar jarayonni etarli darajada aks ettirsa.
ko'rsatkich yoki yaqinlik o'lchovidir. Tasavvur qiling-a, biz standartni o'zi bilan taqqoslaymiz: vektorlarni chetga surib qo'ying
Avvalo, xususiyat vektorlari fazosida yaqinlik o'lchovining o'zboshimchalik xususiyatiga e'tibor qaratamiz.
Spektral vektorlar uchun yaqinlik o'lchovlari sifatida choraklik blok (komponentlar farqlari modullarining yig'indisi),
Evklid va Mahalanobis ishlatilgan. Sepstral koeffitsientlar uchun biz foydalandik
Biroq, usulning asosiy kamchiliklari uning "ieroglif"
belgisidir, ya'ni. vakillik
Axborot texnologiyalari, mexanika va optika ilmiy-texnik byulleteni, 2015 yil, 15-jild, ÿ6
yoki boshqa nom ostida, shuningdek, "biologiya" nuqtai nazaridan baho berish uchun, keling, unga tavsif beraylik.
Usulning g'oyasi oddiy va uni sifat darajasida ko'rib chiqish mumkin.
Vazifa shu
tizimlar, bundan tashqari, uni tanib bo'lmaydigan qilib qo'yadigan bir qator kamchiliklarga ega.
metrik va qanday koeffitsientlar ishlatilmasin, har xil spektrning nisbiy hissasi
Yashirin Markov modellari usuli dinamik dasturlash usulining kamchiliklarini bartaraf etdi: u lug'at so'zlarini
holatlar bo'yicha tasvirlangan bo'laklar ko'rinishida ifodalashni kiritdi va tavsifni kiritdi.
Chunki bu algoritm nafaqat rivojlanishning dastlabki bosqichida juda muhim rol o'ynadi
tanib olish sifatini optimallashtiradigan va vaqtni qisqartiradigan ko'plab boshqariladigan parametrlar
har bir spektral komponent uchun multiplikator va ularning barchasini sinov natijalari asosida optimallashtirish, qaysi
dinamik dasturlash algoritmini qo'llash g'oyasining qiymati haqida. Yuqorida aytib o'tilganidek, algoritm yanada
zamonaviy tanib
olish tizimlarida yashaydi, uning sun'iyligiga qaramay, faqat to'plangan masofaning minimal
o'rniga, to'plangan ehtimollik jurnalining maksimal miqdori hisoblanadi.
nutqni aniqlash tizimlari. Mustaqil ravishda, lekin biroz keyinroq xuddi shu usulni V.M. Velichko va
vektorlar orasidagi masofadagi chastotalar past bo'lganlarga nisbatan juda kichik. Ushbu hodisaga qarshi kurashish uchun
idrok, kimdir vodiy hali ham yaqin singan chiziq bo'ylab yotadi, deb umid qilish mumkin
E'tibor bering, "dinamik dasturlash orqali tan olish" so'zlari mohiyatan dinamik dasturlash algoritmi va nutq
tasvirining kombinatsiyasini anglatadi.
Kullback-Leibler metrikasi [16] yoki proyeksiya metrikasi [17], chiziqli bashorat koeffitsientlari
uchun Itakuro-Saito
metrikasi [18], bu tanib olish sifatiga katta ta'sir ko'rsatmadi.
lug'at so'zlari ichki tuzilishga ega bo'lmagan yaxlit ob'ektlar sifatida, bu esa qurishni imkonsiz qiladi
X va Y o'qlari bo'yicha standartning belgilari
XY tekisligida vektorlarga mos keladigan koordinatalar kesishmasida.
allaqachon o'sha yillarda endigina shakllana boshlagan nutq ma'lumotlarining katta ma'lumotlar bazalarini talab qildi. Nima
Do'stlaringiz bilan baham: