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.
In this paper, we propose a neural network based distance metric learning method for a better discrimination in the sequence-matching based keyword search (KWS). In this technique, we conduct a version of Dynamic Time Warping (DTW) based similarity search on the speaker independent posteriorgram space. With this, we
In this work, a template-based search approach is adopted for the Keyword Search (KWS) problem on two of the low-resource languages (Turkish and Swahili). In low-resource languages, the use of Large Vocabulary Continuous Speech Recognition (LVCSR) systems in KWS tasks may perform poorly especially on out-of-vocabulary
variants, and terminological variants. The statistical model is learnt on a corpus prepared through automatic construction of feature vectors from data and metadata features. We evaluate the results at two levels; 1) pre-appraisal stage, 2) post-appraisal stage. We compared the results based on the retrieved result sets with
Podaj zakres dat dla filtrowania wyświetlonych wyników. Możesz podać datę początkową, końcową lub obie daty. Daty możesz wpisać ręcznie lub wybrać za pomocą kalendarza.