TAILIEUCHUNG - Dynamic Speech ModelsTheory, Algorithms, and Applications phần 9

Tham khảo tài liệu 'dynamic speech modelstheory, algorithms, and applications phần 9', kỹ thuật - công nghệ, kĩ thuật viễn thông phục vụ nhu cầu học tập, nghiên cứu và làm việc hiệu quả | MODELS WITH CONTINUOUS-VALUED HIDDEN SPEECH TRAJECTORIES 83 Frame 10 ms FIGURE Same as Fig. except with another utterance Be excited and dont identify yourself SI1669 the three example TIMIT utterances. Note that the model prediction includes residual means which are trained from the full TIMIT data set using an HTK tool. The zero-mean random component of the residual is ignored in these figures. The residual means for the substates three for each phone are added sequentially to the output of the nonlinear function Eq. assuming each substate occupies three equal-length subsegments of the entire phone segment length provided by TIMIT database. To avoid display cluttering only linear cepstra with orders one C1 two C2 and three C3 are shown here as the solid lines. Dashed lines are the linear cepstral data C1 C2 and C3 computed directly from the waveforms of the same utterances for comparison purposes. The data and the model prediction generally agree with each other somewhat better for lowerorder cepstra than for higherorder ones. It was found that these discrepancies are generally within the variances of the prediction residuals automatically trained from the entire TIMIT training set using an HTK tool for monophone HMM training . 84 DYNAMIC SPEECH MODELS Frame 10 ms FIGURE Same as Fig. except with the third utterance Sometimes he coincided with my fathers being at home SI2299 PARAMETER ESTIMATION In this section we will present in detail a novel parameter estimation algorithm we have developed and implemented for the HTM described in the preceding section using the linear cepstra as the acoustic observation data in the training set. The criterion used for this training is to maximize the acoustic observation likelihood in Eq. . The full set of the HTM parameters consists of those characterizing the linear cepstra residual distributions and those characterizing the VTR target distributions. We present their estimation separately below .

• Kĩ thuật Viễn thông
• Lý thuyết viễn thông
• kỹ thuật điên tử
• kỹ thuật viễn thông
• thông tin viễn thông
• tài liệu viễn thông
• thiết bị viễn thông
• viễn thông
• giáo trình viễn thông
• chuyên ngành viễn thông
• từ điển viễn thông
• tiếng anh viễn thông
• viễn thông điện tử
• công nghệ chuyển mạch
• mạng lưới viễn thông
• thiết bị truyền
• công nghệ viễn thông
• Hệ thống viễn thông điện tử
• công nghệ viễn thông điện tử
• hệ thống chuyển mạch
• thiết kế mạng viễn thông
• mạng viễn thông
• kỹ thuật truyền số liệu
• thông tin và truyền thông
• mạng số liệu
• mã hóa nguồn
• lý thuyết thông tin
• điện tử viễn thông
• đề cương kỹ thuật viễn thông
• đa truy nhập vô tuyến
• lý thuyết trải phổ
• giáo trình điện tử viễn thông
• thông tin di động
• hệ thống thông tin
• mạng thông tin
• hệ thống viễn thông
• giáo trình mạng viễn thông
• Thiết bị truyền dẫn
• mạng lưới truyền thông
• xây dựng mạng viễn thông