Serwis Infona wykorzystuje pliki cookies (ciasteczka). Są to wartości tekstowe, zapamiętywane przez przeglądarkę na urządzeniu użytkownika. Nasz serwis ma dostęp do tych wartości oraz wykorzystuje je do zapamiętania danych dotyczących użytkownika, takich jak np. ustawienia (typu widok ekranu, wybór języka interfejsu), zapamiętanie zalogowania. Korzystanie z serwisu Infona oznacza zgodę na zapis informacji i ich wykorzystanie dla celów korzytania z serwisu. Więcej informacji można znaleźć w Polityce prywatności oraz Regulaminie serwisu. Zamknięcie tego okienka potwierdza zapoznanie się z informacją o plikach cookies, akceptację polityki prywatności i regulaminu oraz sposobu wykorzystywania plików cookies w serwisie. Możesz zmienić ustawienia obsługi cookies w swojej przeglądarce.
Speech time series are manifolds in high dimensional feature space. The models of Speech recognition are to reflect the characteristics of the feature space distribution of time series manifolds. Each state in Hidden Markov Model (HMM) corresponds to an area in feature space, and the number of states in model corresponds to time sampling accuracy of manifolds in a higher level. From time and space...
Based on auto-correlated corner algorithm, we proposed a new method for pretreatment of speech signal in speech recognition system. The algorithm deleted semblable frames of speech signals which got after LPCC algorithm and MEL cepstrum transformation., and then solved characteristic redundancy efficiently. At last, we used speech recognition system based on spots-covering neural network to prove...
This paper proposes a new approach for speaker-independent continuous Chinese digit speech recognition based on multi-weighted neural network. By analyzing the geometrical meaning of the multi-weighted neuron function and on the principle of continuity point of view, this approach constructs a multi-weighted neural network. This network shows better recognition results when applied in digit speech...
Podaj zakres dat dla filtrowania wyświetlonych wyników. Możesz podać datę początkową, końcową lub obie daty. Daty możesz wpisać ręcznie lub wybrać za pomocą kalendarza.