Narodna in univerzitetna knjižnica, Ljubljana (NUK)
-
Podatkovno vodena metoda prenosa večjezičnih akustičnih modelov razpoznavalnika govora na nov jezik : doktorska disertacijaŽgank, AndrejV doktorski disertaciji smo se posvetili razpoznavanju govora s križnojezičnimi akustičnimi modeli. Glavna prednost takšnega pristopa je, da lahko izdelamo akustične modele za jezik, za katerega ... imamo na voljo zelo omejen nabor posnetkov, ki je premajhen, da bi ga uporabili za klasično učenje prikritih modelov Markova. Najprej smo definirali podatkovno voden pristop za generiranje fonetičnih razredov, ki jih uporabljamo v fonetičnem odločitvenem drevesu pri vezavi stanj kontekstno odvisnih akustičnih modelov. Podobnost fonemov izračunamo na osnovi matrike zamenjav fonemov, ki jo dobimo z razpoznavalnikom fonemov. Takšen podatkovno voden princip generiranja fonetičnih razredov je še posebej primeren za večjezično razpoznavanje govora, možno pa ga je uporabiti tudi v enojezičnem razpoznavalniku govora. Nato smo definirali podatkovno voden pristop križnojezičnega razpoznavanja govora, kjer smo podobnost med izvornimi jeziki in ciljnim jezikom ugotavljali na subfonemskem nivoju. Pri prenosu na ciljni jezik smo uporabljali večjezične kontekstno odvisne akustične modele, ki imajo zmožnost generaliziranja akustičnega prostora. Za izračun podobnosti med izvornimi akustičnimi modeli in ciljnim jezikom smo uporabili pristop na osnovi matrike zamenjav subfonemov, ki jo izračunamo na majhnem razvojnem naboru posnetkov v ciljnem jeziku. Definirali smo kriterij za izločitev redkih izvornih kandidatov, ki dodatno prečisti nabor izvornih akustičnih modelov. Na takšen način zmanjšamo vpliv tistih akustičnih modelov, ki so se v naboru izvornih kandidatov pojavili zaradi napak pri razpoznavanju subfonemov, in ne zaradi podobnosti s ciljnim jezikom. Definirane podatkovno vodene pristope smo ovrednotili z razpoznavanjem govora na telefonskih bazah SpeechDat(II). V naboru smo imeli vključene slovenski, nemški in španski jezik s 1000 govorci za posamičen jezik. Metodo za podatkovno vodeno generiranje fonetičnih razredov smo najprej analizirali za primer slovenskega jezika. Doseženi rezultati so bili delno boljši, delno pa primerljivi z rezultati na osnovi ekspertnih fonetičnih razredov. Tudi v večjezičnem okolju daje podatkovno vodeno generiranje fonetičnih rezultatov bistveno boljše rezultate kot ekspertno tvorjeni fonetični razredi. Križnojezični razpoznavalnik govora na osnovi večjezičnih konteksno odvisnih akustičnih modelov smo tvorili z definiranim postopkom na osnovi subfonemske matrike zamenjav. Dobljene rezultate smo primerjali z dvema klasičnima postopkoma za križnojezično razpoznavanje govora - s postopkom na osnovi tabele IPA in s postopkom na osnovi matrike zamenjav fonemov. Rezultati eksperimentov kažejo, da s križnojezičnim postopkom na osnovi subfonemske matrike zamenjav dosežemo izboljšanje razpoznavanja govora za ciljni jezik. Z vključitvijo kriterija za izločitev redkih izvornih kandidatov smo dosegli nadaljnje izboljšanje rezultatov razpoznavanja govora.Vrsta gradiva - disertacija ; neleposlovje za odrasleZaložništvo in izdelava - Maribor : [A. Žgank], 2003Jezik - slovenskiCOBISS.SI-ID - 128273664
Avtor
Žgank, Andrej
Drugi avtorji
Horvat, Bogomir, 1936-
Teme
Govor |
Disertacije |
avtomatsko razpoznavanje govora |
prikriti model Markova |
podatkovno voden pristop |
fonetični razredi |
križnojezično razpoznavanje govora
![loading ... loading ...](themes/default/img/ajax-loading.gif)
Rezervirajte gradivo na želenem mestu prevzema.
Mesto prevzema |
Status gradiva | Rezervacija |
---|---|---|
Časopisna čitalnica |
prosto - za čitalnico
|
|
Velika čitalnica |
prosto - za čitalnico
|
Signatura – lokacija, inventarna št. ... |
Status izvoda |
---|---|
GS II 0000549577 glavno skladišče GS II 549577 glavno skladišče |
prosto - za čitalnico
|
![loading ... loading ...](themes/default/img/ajax-loading.gif)
![loading ... loading ...](themes/default/img/ajax-loading.gif)
![loading ... loading ...](themes/default/img/ajax-loading.gif)
Vnos na polico
Trajna povezava
- URL:
Faktor vpliva
Dostop do baze podatkov JCR je dovoljen samo uporabnikom iz Slovenije. Vaš trenutni IP-naslov ni na seznamu dovoljenih za dostop, zato je potrebna avtentikacija z ustreznim računom AAI.
Leto | Faktor vpliva | Izdaja | Kategorija | Razvrstitev | ||||
---|---|---|---|---|---|---|---|---|
JCR | SNIP | JCR | SNIP | JCR | SNIP | JCR | SNIP |
Baze podatkov, v katerih je revija indeksirana
Ime baze podatkov | Področje | Leto |
---|
Povezave do osebnih bibliografij avtorjev | Povezave do podatkov o raziskovalcih v sistemu SICRIS |
---|---|
Žgank, Andrej | 20032 |
Horvat, Bogomir, 1936- | 03015 |
Vir: Osebne bibliografije
in: SICRIS
Izberite prevzemno mesto:
Prevzem gradiva po pošti
Naslov za dostavo:
Med podatki člana manjka naslov.
Storitev za pridobivanje naslova trenutno ni dostopna, prosimo, poskusite še enkrat.
S klikom na gumb "V redu" boste potrdili zgoraj izbrano prevzemno mesto in dokončali postopek rezervacije.
S klikom na gumb "V redu" boste potrdili zgoraj izbrano prevzemno mesto in naslov za dostavo ter dokončali postopek rezervacije.
S klikom na gumb "V redu" boste potrdili zgoraj izbrani naslov za dostavo in dokončali postopek rezervacije.
Obvestilo
Trenutno je storitev za avtomatsko prijavo in rezervacijo nedostopna. Gradivo lahko rezervirate sami na portalu Biblos ali ponovno poskusite tukaj kasneje.
Gesla v Splošnem geslovniku COBISS
Izbira mesta prevzema
Gradivo iz matične enote je brezplačno. Če je gradivo na mesto prevzema dostavljeno iz drugih enot, lahko knjižnica to storitev zaračuna.
Mesto prevzema | Status gradiva | Rezervacija |
---|
Rezervacija v teku
Prosimo, počakajte trenutek.
Rezervacija je uspela.
Rezervacija ni uspela.
Rezervacija...
Članska izkaznica:
Mesto prevzema:
Naročanje gradiva za izposojo v čitalnice
Naročanje kopij člankov
Urnik dostave gradiva z oznako DS v signaturi