لینک پاور پوینت در مورد استفاده از ماشین بردار پشتیبان (SVM)برای تشخیص گوینده
پاور پوینت در مورد استفاده از ماشین بردار پشتیبان (SVM)برای تشخیص گوینده
لینک دانلود و خرید پایین توضیحات دسته بندی : پاورپوینت نوع فایل : .ppt ( قابل ویرایش و آماده پرینت ) تعداد اسلاید : 39 اسلاید _______________________________________________ فهرست مطالب تشخیص گوینده استخراج ویژگی برای تشخیص گوینده مسئله دسته‌بندی و جداسازی نمونه‌ها از روی ویژگیها معیار مقایسه دسته‌بندی کننده‌ها دسته‌بندی کننده خطی پیدا کردن دسته‌بندی خطی بهینه استفاده از فضاهای بالاتر و توابع هسته حالت خطای یادگیری غیر صفر تشخیص گوینده تفکیک گوینده های مختلف از یکدیگر استفاده از ویژگیهای صوتی برای تشخیص دو روش کلی: ¡ساخت مدل برای هر گوینده و تطبیق دادن نمونه جدید با مدلها ¡سعی در تفکیک گوینده های مختلف از یکدیگر استخراج ویژگی برای کاهش ابعاد تعداد زیاد نمونه در صدای ذخیره شده ¡حداقل 8 کیلو هرتز، 8 بیت برای هر نمونه (64 کیلو بیت بر ثانیه) نیاز به این دقت برای پخش صدا و بازسازی موج تغییر آهسته ویژگیهای صدا ...ادامه مطلب ...
لینک فایل پاور پوینت در مورد استفاده از ماشین بردار پشتیبان (SVM)برای تشخیص گوینده
لینک دانلود و خرید پایین توضیحات
دسته بندی : پاورپوینت
نوع فایل : .ppt ( قابل ویرایش و آماده پرینت )
تعداد اسلاید : 39 اسلاید
_______________________________________________
فهرست مطالب
تشخیص گوینده
استخراج ویژگی برای تشخیص گوینده
مسئله دسته‌بندی و جداسازی نمونه‌ها از روی ویژگیها
معیار مقایسه دسته‌بندی کننده‌ها
دسته‌بندی کننده خطی
پیدا کردن دسته‌بندی خطی بهینه
استفاده از فضاهای بالاتر و توابع هسته
حالت خطای یادگیری غیر صفر
تشخیص گوینده
تفکیک گوینده های مختلف از یکدیگر
استفاده از ویژگیهای صوتی برای تشخیص
دو روش کلی:
¡ساخت مدل برای هر گوینده و تطبیق دادن نمونه جدید با مدلها
¡سعی در تفکیک گوینده های مختلف از یکدیگر
استخراج ویژگی برای کاهش ابعاد
تعداد زیاد نمونه در صدای ذخیره شده
¡حداقل 8 کیلو هرتز، 8 بیت برای هر نمونه (64 کیلو بیت بر ثانیه)
نیاز به این دقت برای پخش صدا و بازسازی موج
تغییر آهسته ویژگیهای صدا در طول زمان
امکان نمایش و ذخیره یک پنجره (فریم) نسبتا طولانی (10 تا 25 میلی ثانیه) با تعداد کمی ویژگی
نمایش یک پنجره با 14 ویژگی: کاهش ابعاد به نسبت 11.4
نیاز به تعریف و استخراج ویژگی
استخراج ویژگی برای تشخیص گوینده
اطلاعات گوینده در طول موج بازه های کوتاه
¡short-term spectrum
¡اطلاعات موجود در یک پنجره 20 میلی ثانیه ای
یکی رایج ترین ویژگیها : Mel-warped Cepstra
استفاده از فیلتر mel بر روی طیف به منظور تاکید کمتر بر روی فرکانس های بالا
¡تبدیل غیر خطی الهام گرفته شده از روی سیستم شنوایی انسان
استفاده از چند ضریب اول (معمولا 14 ضریب)
کلمات کلیدی : پاور پوینت در مورد استفاده از ماشین بردار پشتیبان SVMبرای تشخیص گوینده,تشخیص گوینده,استخراج ویژگی برای تشخیص گوینده,معیار مقایسه دسته‌بندی
در این سایت هیچ فایلی برای فروش قرار نمی گیرد. برای پشتیبانی و خرید فایل به سایت اصلی فروشنده مراجعه بفرمائید:
لینک دریافت فایل از سایت اصلی
ادامه مطلب ...
لینک فایل پاورپوینت استفاده از ماشین بردار پشتیبان (SVM)برای تشخیص گوینده
مشخصات فایل:
عنوان: پاورپوینت استفاده از ماشین بردار پشتیبان (SVM)برای تشخیص گوینده
قالب بندی: پاورپوینت
تعداد اسلاید: 39
فهرست مطالب:
تشخیص گوینده
استخراج ویژگی برای تشخیص گوینده
مسئله دسته‌بندی و جداسازی نمونه‌ها از روی ویژگیها
معیار مقایسه دسته‌بندی کننده‌ها
دسته‌بندی کننده خطی
پیدا کردن دسته‌بندی خطی بهینه
استفاده از فضاهای بالاتر و توابع هسته
حالت خطای یادگیری غیر صفر
استخراج ویژگی برای تشخیص گوینده
مسئله دسته‌بندی و جداسازی نمونه‌ها از روی ویژگیها
معیار مقایسه دسته‌بندی کننده‌ها
دسته‌بندی کننده خطی
پیدا کردن دسته‌بندی خطی بهینه
استفاده از فضاهای بالاتر و توابع هسته
حالت خطای یادگیری غیر صفر
کلمات کلیدی : پاورپوینت استفاده از ماشین بردار پشتیبان (SVM)برای تشخیص گوینده,تشخیص گوینده,استخراج ویژگی برای تشخیص گوینده,مسئله دسته‌بندی و جداسازی نمون?
در این سایت هیچ فایلی برای فروش قرار نمی گیرد. برای پشتیبانی و خرید فایل به سایت اصلی فروشنده مراجعه بفرمائید:
لینک دریافت فایل از سایت اصلی
ادامه مطلب ...
لینک فایل پاور پوینت در مورد استفاده از ماشین بردار پشتیبان (SVM)برای تشخیص گوینده
لینک دانلود و خرید پایین توضیحات
دسته بندی : پاورپوینت
نوع فایل : .ppt ( قابل ویرایش و آماده پرینت )
تعداد اسلاید : 39 اسلاید
_______________________________________________
فهرست مطالب
تشخیص گوینده
استخراج ویژگی برای تشخیص گوینده
مسئله دسته‌بندی و جداسازی نمونه‌ها از روی ویژگیها
معیار مقایسه دسته‌بندی کننده‌ها
دسته‌بندی کننده خطی
پیدا کردن دسته‌بندی خطی بهینه
استفاده از فضاهای بالاتر و توابع هسته
حالت خطای یادگیری غیر صفر
تشخیص گوینده
تفکیک گوینده های مختلف از یکدیگر
استفاده از ویژگیهای صوتی برای تشخیص
دو روش کلی:
¡ساخت مدل برای هر گوینده و تطبیق دادن نمونه جدید با مدلها
¡سعی در تفکیک گوینده های مختلف از یکدیگر
استخراج ویژگی برای کاهش ابعاد
تعداد زیاد نمونه در صدای ذخیره شده
¡حداقل 8 کیلو هرتز، 8 بیت برای هر نمونه (64 کیلو بیت بر ثانیه)
نیاز به این دقت برای پخش صدا و بازسازی موج
تغییر آهسته ویژگیهای صدا در طول زمان
امکان نمایش و ذخیره یک پنجره (فریم) نسبتا طولانی (10 تا 25 میلی ثانیه) با تعداد کمی ویژگی
نمایش یک پنجره با 14 ویژگی: کاهش ابعاد به نسبت 11.4
نیاز به تعریف و استخراج ویژگی
استخراج ویژگی برای تشخیص گوینده
اطلاعات گوینده در طول موج بازه های کوتاه
¡short-term spectrum
¡اطلاعات موجود در یک پنجره 20 میلی ثانیه ای
یکی رایج ترین ویژگیها : Mel-warped Cepstra
استفاده از فیلتر mel بر روی طیف به منظور تاکید کمتر بر روی فرکانس های بالا
¡تبدیل غیر خطی الهام گرفته شده از روی سیستم شنوایی انسان
استفاده از چند ضریب اول (معمولا 14 ضریب)
کلمات کلیدی : پاور پوینت در مورد استفاده از ماشین بردار پشتیبان SVMبرای تشخیص گوینده,تشخیص گوینده,استخراج ویژگی برای تشخیص گوینده,معیار مقایسه دسته‌بندی
در این سایت هیچ فایلی برای فروش قرار نمی گیرد. برای پشتیبانی و خرید فایل به سایت اصلی فروشنده مراجعه بفرمائید:
لینک دریافت فایل از سایت اصلی
ادامه مطلب ...