Sürekli saklı markov modelleri ile metinden bağımsız konuşmacı tanıma parametrelerinin incelenmesi
Loading...
Date
2007
Authors
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Uludağ Üniversitesi
Abstract
Bu çalışmada, ergodik ve soldan-sağa olmak üzere iki farklı saklı Markov modelleri kullanan metinden bağımsız konuşmacı tanıma sistemine ilişkin parametreler (özellik vektörü boyutu, model durum ve karışım sayıları) tanıma başarımına etkisi yönünden karşılaştırmalı olarak incelenmiş ve bunların optimum değerleri belirlenmiştir.
In this paper, the parameters of text-independent speaker identification system (size of feature vector, number of states and mixtures) using Hidden Markov Models (HMMs) of both ergodic and left-to-right type have been analyzed in relation to identification rate, and their optimum values have been determined.
In this paper, the parameters of text-independent speaker identification system (size of feature vector, number of states and mixtures) using Hidden Markov Models (HMMs) of both ergodic and left-to-right type have been analyzed in relation to identification rate, and their optimum values have been determined.
Description
Keywords
Konuşmacı tanıma, Saklı Markov modelleri, Özellik vektörü, Mel frekansı kepstrum katsayıları, Speaker identification, Hidden Markov models, Feature vector, Mel frequency cepstrum coefficients
Citation
Hanilçi, C. ve Ertaş, F. (2007). "Sürekli saklı markov modelleri ile metinden bağımsız konuşmacı tanıma parametrelerinin incelenmesi". Uludağ Üniversitesi Mühendislik-Mimarlık Fakültesi Dergisi, 12(1), 109-114.