|
|
|
تعیین هویت مخاطب مستقل از متن کارآمد از طریق مدل ترکیبی ساختاری گاوس و شبکه های عصبی
چکیدهچکیده – ما سیستم مرکبی را در ارتباط با مدل ترکیبی گاوس (SGMM) و شبکه های عصبی برای دستیابی به راندمان محاسباتی و صحت بالا در ارتباط با تعیین هویت مخاطب ارائه می دهیم. یک مدل ساختاری پیشینه (SBM) در ابتدا از طریق طبقه بندی زنجیره ای تمام اجزای ترکیبی گاوس در ارتباط با این مدل ایجاد می گردد. به این ترتیب ، یک فضای صوتی به مناطق مختلف در سطوح مختلف بخش بندی می گردد. در ارتباط با هر یک از این اهداف ، مدل SGMM از طریق فرایندهای چند سطحی MAP از طریق SBM ایجاد می گردد. در هنگام تست ، تنها شاخه هایی از اجزای ترکیبی گاوس در ارتباط با این ویژگی ها مورد محاسبه قرار می گیرند تا هزینه های محاسباتی را به طور قابل توجهی کمتر کنند. علاوه بر این موارد مورد محاسبه شده در لایه های مدل درختی مختلف ، برای تصمیم گیری نهایی با شبکه های عصبی ترکیب می گردند. پیکره بندی های متفاوتی در ارتباط با این بررسی ها بر روی اطلاعات حاصل از گفتگوهای تلفنی مورد استفاده در ارزیابی NIST انجام می گیرد. نتایج حاصل از این بررسی ها نشان می دهد که کاهش محاسباتی با استفاده از فاکتور 17 از طریق 5 درصد کاهش نسبی در نرخ اشتباهات در مقایسه با خطوط اصلی مد نظر قرار می گیرد. روش SGMM-SBM مزایایی را در ارتباط با آمیزش GMM نشان می دهد ، که شامل ، سرعت بالاتر و عملکردهای بهتر می باشد.عبارات کلیدی ، طبقه بندی گاوس ، شبکه عصبی ، تعیین هویت مخاطب ، مدل ترکیبی گاوس.
:: برچسب‌ها:
طبقه بندی گاوس ,
شبکه عصبی ,
تعیین هویت مخاطب ,
مدل ترکیبی گاوس ,
مدل ترکیبی ساختاری گاوس ,
SGMM ,
SBM ,
مدل ساختاری پیشینه ,
NIST ,
SGMM-SBM ,
مقاله انگلیسی کامپیوتر با ترجمه فارسی ,
مقاله انگلیسی کامپیوتر با ترجمه ,
مقاله انگلیسی کامپیوتر ,
Efficient Text-Independent Speaker Verification ,
Structural Gaussian Mixture Models ,
Neural Network ,
:: بازدید از این مطلب : 59
|
امتیاز مطلب : 0
|
تعداد امتیازدهندگان : 0
|
مجموع امتیاز : 0
تاریخ انتشار : سه شنبه 1 تير 1395 |
نظرات ()
|
|
تاریخ انتشار : سه شنبه 19 ارديبهشت 1395 |
نظرات ()
|
|
طبقه بندی سری های زمانی با استفاده از مدل ترکیب گاوس از فضای مراحل بازسازی شدهچکیدهروش جدید از طبقه بندی جدید سیگنال ارائه شده که بر مبنای مدل سازی دینامیک سیستم بوده که در فضای مراحل بازسازی مورد محاسبه قرار می گیرد. این مدل سازی ها با استفاده از مدل ترکیبی کوواریانس گاوس در ارتباط با حوزه زمانی در مقایسه با تحقیقات های حال حاضر و گذشته در طبقه بندی سیگنال ها انجام می گیرد که معمولا تمرکز آن بر روی تحلیل سیستم های خطی با استفاده از مقدار بسامد یا مدل های یادگیری ماشینی غیر خطی ساده همانند شبکه های عصبی مصنوعی می باشد. روش مطرح شده دارای پایه نظری قوی بر مبنای سیستم های دینامیکی و قضایای توپولوژی می باشند که منجر به بازسازی سیگنال شده که با در نظر گرفتن پارامترهای انتخابی مناسب، به طور جانبی نماینده سیستم زیرین می باشد. این الگوریتم ها به طور اتوماتیک این پارامترها را محاسبه کرده تا فضاهای مراحل بازسازی شده را بازسازی را شکل داده وتنها نیازمند تعدادی از آمیزه ها، سیگنال ها و تیکت دسته ها به عنوان توان ورودی می باشد. سه مجموعه داده مجزا برای تایید مورد استفاده قرار می گیرند که شامل شبیه سازی چریان موتوری، دستگاه ثبت ضربان قلب و شکل امواج گفتار می باشد. نتایج نشان می دهد که روش های مطرح شده در حوزه های مختلف اثرگذار بوده و به طور قابل توجهی در مسسیر شبکه های عصبی بر مبنای وقفه زمانی بکار گرفته شده که به عنوان مبنا می باشد.کلیدواژه- طبقه بندی سیگنال ها، مراحل بازسازی، مدل ترکیبی گاوس.
:: برچسب‌ها:
طبقه بندی سیگنال ها ,
مراحل بازسازی ,
مدل ترکیبی گاوس ,
مدل ترکیب گاوس ,
طبقه بندی سری های زمانی ,
Time Series Classification ,
Gaussian Mixture Models ,
Reconstructed Phase Spaces ,
مقاله انگلیسی مهندسی صنایع با ترجمه فارسی ,
مقاله انگلیسی مهندسی صنایع با ترجمه ,
مقاله انگلیسی مهندسی صنایع ,
:: بازدید از این مطلب : 156
|
امتیاز مطلب : 0
|
تعداد امتیازدهندگان : 0
|
مجموع امتیاز : 0
تاریخ انتشار : دو شنبه 10 ارديبهشت 1395 |
نظرات ()
|
|
صفحه قبل 2 3 4 5 ... 6341 صفحه بعد
|
|
|
عضو شوید
عضویت سریع
آمار مطالب
آمار بازدید
