Görüntüleme
12
İndirme
2
Bu çalışmada Gauss Karışım Modeli (GKM) temeline dayanan bir konuşmacı tanıma sisteminde eğitim algoritmaları karşılaştırılmaktadır. GKM eğitim parametrelerinin kestiriminde Beklentinin Maksimumlaştırılması (BM) algoritması yaygın olarak kullanılmaktadır. Bu makalede Vektör nicemleme eğitim parametrelerinin kestirimi amacıyla kullanılan k-ortalama ve Linde, Buzo, Gray (LBG) eğitim algoritmaları GKM’ ye uygulanmaktadır. TIMIT ve NTIMIT veritabanları kullanılarak BM, kortalama ve LBG eğitim algoritmalarının konuşmacı tanıma performansları karşılaştırılmaktadır. Ayrıca model başlangıç değerlerine karşı hassas olan BM ve kortalama algoritmalarının veritabanları için ideal başlangıç değerleri belirlenmektedir.
Alan : Fen Bilimleri ve Matematik; Mühendislik
Dergi Türü : Ulusal
Makale Detay 
Benzer Makaleler
Dergi Bilgisi
Eseri Dinleyin
Alıntı Yap
Bu Sayfayı Yazdırın
Paylaş
Mendeley
