The Reduction of Speech Characteristic Vector Using PSO Algorithm and the Evaluation of the Effectiveness of Different Speech Characteristic in Recognition of Persian Language State
Notice bibliographique
Résumé
Speech has a number of characteristic, the extraction of which can play an important role in the accuracy of speech recognition. In this regard, many researchers have attempted to investigate these features and provide methods which enhance the recognition and identification of speech states. These features include MFCC coefficients, energy, Formant Frequency and Pitch Frequency which are highly important in speech state recognition system. This paper explores the effect of these features on speech state recognition and four different states, i.e. angry, happy, natural and question will be tested. The study investigates a variety of speech characteristics in form of a vector contains 55-characteristics. In the next step, drawing on PSO optimization algorithm, 49, 24 and 15-characteristic vectors are achieved. The less the characteristics of a vector are, the higher the action velocity will be. After that, the mean Normalization, Cepstral variance and Cepstral gain methods are applied on these vectors and using GMM algorithm, speech state recognition is executed on normalized vectors. Finally, following the normalization of the output vectors and speech state recognition through GMM algorithm, the effect of different speech characteristics as well as different normalization methods on speech state recognition are examined.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».