Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

English (EN)·Polski (PL)·Yкраїнський (UK)
Przejdź do strony domowej biblioteki Centralna Biblioteka Wojskowa Link otwiera się w nowym oknie Logo biblioteki Prolib Integro - strona głównaCentralna Biblioteka Wojskowa

Wyszukujesz frazę "HMM" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
Wyświetlanie 1-15 z 16
Tytuł:
Automatic detection and classification of phoneme repetitions using HTK toolkit
Autorzy:
Wiśniewski, M.
Kuniszyk-Jóźkowiak, W.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/333371.pdf
Data publikacji:
2011
Wydawca:
Uniwersytet Śląski. Wydział Informatyki i Nauki o Materiałach. Instytut Informatyki. Zakład Systemów Komputerowych
Tematy:
rozpoznanie
mowa
zaburzenia
HMM
recognition
speech
disorders
Opis:
The therapy of stuttering people is based on a proper selection of texts and then on a practice of their articulation by reading or narration. The texts are chosen on the basis of kind and intensity of dysfluencies appearing in a speech. Thus there is still a requirement to find effective and objective methods of analysis of dysfluent speech. Hidden Markov models are stochastic models widely used in recognition of any patterns appearing in a signal. In the work a simple monophone system based on the Hidden Markov Model Toolkit was built and tested in the context of detection and classification of phoneme repetitions - a common speech disorder in the Polish language.
Źródło:
Journal of Medical Informatics & Technologies; 2011, 17; 141-147
1642-6037
Pojawia się w:
Journal of Medical Informatics & Technologies
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Prognostics uncertainty reduction by right-time prediction of remaining useful life based on hidden Markov model and proportional hazard model
Autorzy:
Zhiyong, Gao
Jiwu, Li
Rongxi, Wang
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1841790.pdf
Data publikacji:
2021
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Polskie Naukowo-Techniczne Towarzystwo Eksploatacyjne PAN
Tematy:
RUL
uncertainty
right-time prediction
PHM
HMM
Opis:
Uncertainty is a key problem in remaining useful life (RUL) prediction, and measures to reduce uncertainty are necessary to make RUL prediction truly practical. In this paper, a right-time prediction method is proposed to reduce the prognostics uncertainty of mechanical systems under unobservable degradation. Correspondingly, the whole RUL prediction process is divided into three parts, including offline modelling, online state estimating and online life predicting. In the offline modelling part, hidden Markov model (HMM) and proportional hazard model (PHM) are built to map the whole degradation path. During operation, the degradation state of the object is estimated in real time. Once the last degradation state reached, the degradation characteristics are extracted, and the survival function is obtained with the fitted PHM. The proposed method is demonstrated on an engine dataset and shows higher accuracy than traditional method. By fusing the extracted degradation characteristics, the obtained survival function can be basis for optimal maintenance with lower uncertainty.
Źródło:
Eksploatacja i Niezawodność; 2021, 23, 1; 154-164
1507-2711
Pojawia się w:
Eksploatacja i Niezawodność
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Recognition of human-computer interaction gestures acquired by inertial motion sensors with the use of hidden Markov models
Rozpoznawanie gestów interakcji człowiek-komputer zarejestrowanych przy użyciu inercyjnych czujników ruchu poprzez niejawne modele Markova
Autorzy:
Sawicki, Aleksander
Daunoravičienė, Kristina
Griskevicius, Julius
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1818443.pdf
Data publikacji:
2021
Wydawca:
Politechnika Białostocka. Oficyna Wydawnicza Politechniki Białostockiej
Tematy:
HMM
classification
HCI
IMU
klasyfikacja
Opis:
The paper presents the algorithm of recognition of selected Human-Computer Interaction (HCI) gestures acquired by inertial motion sensors. The possibilities of using Hidden Markov Models as classifiers have been verified. The experiments investigated the possibility of using a methodology dedicated to the recognition of virtual reality (VR) game gestures to classify HCI gestures. The paper compares the accuracy of classification depending on the method of discretization of the forearm orientation signals. The evaluation of the accuracy of the classification was carried out with the use of 3-fold cross validation. The paper uses author’s data corpus containing in total 720 time series acquired from 20 human subjects.
Artykuł przedstawia algorytm rozpoznawania wybranych gestów interakcji człowiek-komputer zarejestrowanych przy pomocy inercyjnych czujników ruchu. W niniejszej pracy zweryfikowano możliwości wykorzystania niejawnych Modeli Markova jako klasyfikatora. Zbadano możliwości zastosowania metodyki dedykowanej rozpoznawaniu gestów gry VR do klasyfikacji gestów HCI. W pracy dokonano porównania skuteczności klasyfikacji w zależności od sposobu dyskretyzacji zarejestrowanych sygnałów orientacji przedramienia. Ocena skuteczności klasyfikacji odbyła się z wykorzystaniem trójkrotnej walidacji krzyżowej. W pracy wykorzystano autorski korpus danych zawierający 20 uczestników oraz łącznie 720 szeregów czasowych.
Źródło:
Advances in Computer Science Research; 2021, 15; 1--13
2300-715X
Pojawia się w:
Advances in Computer Science Research
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Improved approach to automatic detection of speech disorders based on the hidden Markov models approach
Autorzy:
Wiśniewski, M.
Kuniszyk-Jóźkowiak, W.
Smołka, E.
Suszyński, W.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/333602.pdf
Data publikacji:
2010
Wydawca:
Uniwersytet Śląski. Wydział Informatyki i Nauki o Materiałach. Instytut Informatyki. Zakład Systemów Komputerowych
Tematy:
rozpoznanie
mowa
zaburzenia
HMM
recognition
speech
disorders
Opis:
In the work algorithms commonly utilized in continuous speech recognition systems were applied to detection of speech disorders. The used algorithms were briefly described and the final method of speech disorders detection was presented. The article includes the results of the short test performed in order to check the effectiveness and accuracy of the method. The aim of the test was detection and classification of fricative phonemes prolongation one of the most common speech disorders in the Polish language. It is worth emphasizing that this method enables detection of a category of speech disturbance (e.g. fricative, nasal, vowels, etc… prolongation), but also provides the information about a specific phoneme being disturbed.
Źródło:
Journal of Medical Informatics & Technologies; 2010, 15; 145-152
1642-6037
Pojawia się w:
Journal of Medical Informatics & Technologies
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Automatic detection of stuttering in a speech
Autorzy:
Wiśniewski, M.
Kuniszyk-Jóźkowiak, W.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/334003.pdf
Data publikacji:
2015
Wydawca:
Uniwersytet Śląski. Wydział Informatyki i Nauki o Materiałach. Instytut Informatyki. Zakład Systemów Komputerowych
Tematy:
speech
disorders
recognition
HMM
mowa
zaburzenia
rozpoznawanie
Opis:
In the work authors applied speech recognition techniques to find disfluent events. The recognition system based on the Hidden Markov Model Toolkit was built and tested. The set of context dependent HMM models was trained and used to locate speech disturbances. Authors were not concentrated on specific disfluency type but tried to find any extraneous sounds in a speech signal. Patients read prepared sentences, the system recognized them and then results were compared to manual transcriptions. It allowed the system to be more robust and enabled to find all disfluencies types appearing at word boundaries. Such system can by utilized in many ways, for example like a "preprocessor" that finds strange sounds in a speech to be analyzed or classified by other algorithms later, to evaluate or track therapy process of stuttering people, to evaluate speech fluency by ´normal´ speakers, etc.
Źródło:
Journal of Medical Informatics & Technologies; 2015, 24; 31-37
1642-6037
Pojawia się w:
Journal of Medical Informatics & Technologies
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Prognostics uncertainty reduction by right-time prediction of remaining useful life based on hidden Markov model and proportional hazard model
Autorzy:
Zhiyong, Gao
Jiwu, Li
Rongxi, Wang
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1841766.pdf
Data publikacji:
2021
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Polskie Naukowo-Techniczne Towarzystwo Eksploatacyjne PAN
Tematy:
RUL
uncertainty
right-time prediction
PHM
HMM
Opis:
Uncertainty is a key problem in remaining useful life (RUL) prediction, and measures to reduce uncertainty are necessary to make RUL prediction truly practical. In this paper, a right-time prediction method is proposed to reduce the prognostics uncertainty of mechanical systems under unobservable degradation. Correspondingly, the whole RUL prediction process is divided into three parts, including offline modelling, online state estimating and online life predicting. In the offline modelling part, hidden Markov model (HMM) and proportional hazard model (PHM) are built to map the whole degradation path. During operation, the degradation state of the object is estimated in real time. Once the last degradation state reached, the degradation characteristics are extracted, and the survival function is obtained with the fitted PHM. The proposed method is demonstrated on an engine dataset and shows higher accuracy than traditional method. By fusing the extracted degradation characteristics, the obtained survival function can be basis for optimal maintenance with lower uncertainty.
Źródło:
Eksploatacja i Niezawodność; 2021, 23, 1; 154-164
1507-2711
Pojawia się w:
Eksploatacja i Niezawodność
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Społeczne i przestrzenne wyznaczniki korzystania z hulajnogi jako urządzenia transportu osobistego (UTO) w mieście. Hybrydowa mobilność miejska (HMM)
Autorzy:
Mianowski, Jacek
Kostrzewska, Małgorzata
Macikowski, Bartosz
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/22792566.pdf
Data publikacji:
2020
Wydawca:
Uniwersytet Łódzki. Wydział Ekonomiczno-Socjologiczny
Tematy:
wartość przestrzenna
miasto małych odległości
formy mobilności miejskiej
samochód
hulajnoga
UTO
HMM
Opis:
Rozwój gospodarczy i suburbanizacja polskich miast zwiększyły aktywność mieszkańców w zakresie przemieszczania się za pomocą auta w obszarze zurbanizowanym. W związku z tym zasady transportu i zagospodarowania terenu w polskich miastach są zorientowane na wygodę osób zmotoryzowanych. W sferze mobilności miejskiej dominuje więc w Polsce schemat poruszania się autem osobowym, dlatego inne formy mobilności, jak: chodzenie, przemieszczanie się na urządzeniach transportu osobistego (UTO), jazda na rowerze czy transport publiczny wymagają zrównoważenia. Sposób kształtowania infrastruktury komunikacyjnej powinien zatem uwzględniać potrzebę poszukiwania alternatywy dla automobilności w celu dywersyfikacji i zrównoważenia form mobilności miejskiej. Implikuje to tworzenie modelu mobilności, który będzie promował integrację ruchu pieszego, rowerowego, za pomocą UTO, samochodowego i transportu zbiorowego w mieście. Nie wiadomo jeszcze, jakie miejsce w strukturze mobilności miejskiej mogą zająć urządzenia transportu osobistego, dlatego potrzebna jest eksploracja społecznych i przestrzennych wyznaczników korzystania z nich w mieście. Jest to istotne dlatego, że UTO oferują nowy sposób odkrywania i wytwarzania wartości przestrzennej miasta. Artykuł przedstawia teoretyczne i metodologiczne założenia, etapy i efekty projektu badawczego – hybrydowa mobilność miejska (HMM). W ramach projektu w wybranych miastach zostały przeprowadzone pilotażowe badania etnograficzne dotyczące możliwości zastosowania HMM. Uzupełniło je badanie kwestionariuszowe na temat korzystania z hulajnogi jako środka transportu osobistego w mieście. Propozycja HMM zachęca do korzystania z hulajnogi i transportu zbiorowego w celu ich wzajemnego uzupełniania się i przenikania w ramach koncepcji miasta małych odległości.
Źródło:
Władza sądzenia; 2020, 19; 325-347
2300-1690
Pojawia się w:
Władza sądzenia
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Estimation, Decoding and Forecasting in HMM and Hybrid HMM/ANN Models : a Case of Seismic Events in Poland
Autorzy:
Bijak, K.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/92872.pdf
Data publikacji:
2006
Wydawca:
Uniwersytet Przyrodniczo-Humanistyczny w Siedlcach
Tematy:
infrastructure subsystem
hybrid HMM/ANN model
neural networks
seismic events
Opis:
This paper compares performance of a hidden Markov model (HMM) and a hybrid HMM/ANN model in seismic events modeling. Observation variables are assumed to follow a Poisson distribution. Parameters of the discrete-time two-state models are estimated on the basis of data on seismic events that were recorded in Poland from 1991 to 1995. Then, on the basis of the estimation results, the most likely sequences of states of the hidden Markov chains are found and forecasts for January 1996 are made. It is shown that the hybrid model fits better to the data.
Źródło:
Studia Informatica : systems and information technology; 2006, 1(7); 7-17
1731-2264
Pojawia się w:
Studia Informatica : systems and information technology
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Automatic detection of prolonged fricative phonemes with the Hidden Markov Models approach
Autorzy:
Wiśniewski, M.
Kuniszyk-Jóźkowiak, W.
Smołka, E.
Suszyński, W.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/333954.pdf
Data publikacji:
2007
Wydawca:
Uniwersytet Śląski. Wydział Informatyki i Nauki o Materiałach. Instytut Informatyki. Zakład Systemów Komputerowych
Tematy:
ukryty model Markowa
rozpoznawanie
mowa
zaburzenia
HMM
recognition
speech
disorders
Opis:
The Hidden Markov Model (HMM) is a stochastic approach to recognition of patterns appearing in an input signal. In the work author's implementation of the HMM were used to recognize speech disorders - prolonged fricative phonemes. To achieve the best recognition effectiveness and simultaneously preserve reasonable time required for calculations two problems need to be addressed: the choice of the HMM and the proper preparation of an input data. Tests results for recognition of the considered type of speech disorders are presented for HMM models with different number of states and for different sizes of codebooks.
Źródło:
Journal of Medical Informatics & Technologies; 2007, 11; 293-297
1642-6037
Pojawia się w:
Journal of Medical Informatics & Technologies
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Optymalizacja modeli HMM oraz ich zastosowanie w rozpoznawaniu mowy
Optimalization of the models HMM and their application in speech recognition
Autorzy:
Szostek, K.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/320383.pdf
Data publikacji:
2005
Wydawca:
Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie. Wydawnictwo AGH
Tematy:
proces losowy
model Markowa
model HMM
optymalizacja
rondom process
Markov model
optimization
Opis:
Modelowanie sygnału mowy za pomocą niejawnych modeli Markowa HMM (hidden Markov model) stanowi jeden z najefektywniejszych sposobów rozpoznawania mowy. Niniejszy artykuł poświęcony jest podstawom matematycznym teorii niejawnych modeli Markowa. Szczególną uwagę zwrócono w nim na wyprowadzenie zależności pozwalających stosować modele HMM do modelowania sygnałów. W pierwszej części artykułu przedstawiono wyprowadzenie zależności pozwalające dobierać parametry modelu procesu Markowa. W dalszej części artykułu przedstawione są wyprowadzenia zależności pozwalające w sposób krokowy dobierać parametry modelu łańcucha Markowa. Opisane metody oparte są na minimalizacji prawdopodobieństwa wygenerowania losowej w czasie sekwencji obserwacji w funkcji parametrów modelu. W przedstawionych w artykule wyprowadzeniach na zależności pozwalające optymalizować modele HMM wykorzystano metodę mnożników Lagrange'a.
Modeling the speech signal with the use of hidden Markov models HMM constitutes one of the most effective ways of speech recognition. This article is devoted to mathematical bases of the theory of hidden Markov models. Special attention was paid in it to derivation of dependencies allowing appłying the models HMM for modeling signals. In the first part of the article there was presented derivation of dependencies allowing selection of parameters of the model of Markov process. In the further part of the article there are presented derivations of dependencies allowing sełecting parameters of the model of Markov chain in a stage way. The described methods are based on minimization of the probability of generating random-in-time sequence of observation in the function of parameters of the model. The method of Lagrange's multipliers was used in the derivations for dependencies, presented in the article, allowing optimizing the models HMM.
Źródło:
Elektrotechnika i Elektronika; 2005, 24, 2; 172-182
1640-7202
Pojawia się w:
Elektrotechnika i Elektronika
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Selection of parameters of HMM
Dobór parametrów HMM
Autorzy:
Bobulski, J.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/156099.pdf
Data publikacji:
2009
Wydawca:
Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
Tematy:
przetwarzanie obrazów
ukryte modele Markowa
UMM
image processing
hidden Markov models
HMM
Opis:
Hidden Markov models are widely applied in data classification. They are used in many areas. The choice of parameters of HMM is very important because of efficiency of whole identification system. Individual parameters should be matched individually for each system in the experiment way.
Ukryte modele Markowa (ang. Hidden Markov Models - HMM) są szeroko stosowane do klasyfikacji danych w wielu dziedzinach, np. w biometryce do rozpoznawania twarzy lub głosu, rozpoznawania obrazów i dźwięku. Pozwala to na budowanie skutecznych systemów kontroli dostępu do zasobów oraz systemów identyfikacji/autoryzacji osób. Każde z tych zastosowań wymaga specyficznego podejścia do problemu i odpowiedniego zaprojektowania HMM. Dobór Parametrów HMM jest bardzo ważny ze względu za skuteczność systemu identyfikacji. Poszczególne parametry powinny być dobierane indywidualnie dla każdego systemu w sposób eksperymentalny, a badania powinny być przeprowadzone na reprezentatywnej liczbie wzorców. Najważniejszym problemem w projektowaniu systemów opartych o HMM jest wybór architektury modelu, czyli topologii oraz liczby stanów i obserwacji. Wpływ na te parametry ma złożoność i zróżnicowanie danych- sygnałów wejściowych. W przypadku topologii do dyspozycji mamy modele ergodyczne lub left-right. Natomiast przy doborze liczby stanów i obserwacji uwzględniamy typ sygnału wejściowego. Im bardziej złożony i różnorodny, tym te wartości powinny być większe. Należy jednak pamiętać, że im więcej stanów i obserwacji wybierzemy, tym czas estymacji parametrów i czas testowania wydłuży się wykładniczo. Ponadto istnieje granica, powyżej której system nie będzie wykazywał większej skuteczności.
Źródło:
Pomiary Automatyka Kontrola; 2009, R. 55, nr 10, 10; 844-846
0032-4140
Pojawia się w:
Pomiary Automatyka Kontrola
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Diagnosis of incipient faults in nonlinear analog circuits
Autorzy:
Deng, Y.
Shi, Y.
Zhang, W.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/220611.pdf
Data publikacji:
2012
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Tematy:
nonlinear circuits
fault diagnosis
Volterra series
fractional correlation
hidden Markov model (HMM)
Opis:
Considering the problem to diagnose incipient faults in nonlinear analog circuits, a novel approach based on fractional correlation is proposed and the application of the subband Volterra series is used in this paper. Firstly, the subband Volterra series is calculated from the input and output sequences of the circuit under test (CUT). Then the fractional correlation functions between the fault-free case and the incipient faulty cases of the CUT are derived. Using the feature vectors extracted from the fractional correlation functions, the hidden Markov model (HMM) is trained. Finally, the well-trained HMM is used to accomplish the incipient fault diagnosis. The simulations illustrate the proposed method and show its effectiveness in the incipient fault recognition capability.
Źródło:
Metrology and Measurement Systems; 2012, 19, 2; 203-218
0860-8229
Pojawia się w:
Metrology and Measurement Systems
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Zastosowanie metod grupowania sekwencji czasowych w rozpoznawaniu mowy na podstawie ukrytych modeli Markowa
Application of time sequences clustering methods in the speech recognition based on hidden Markov models
Autorzy:
Pałys, T.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/273384.pdf
Data publikacji:
2006
Wydawca:
Wojskowa Akademia Techniczna im. Jarosława Dąbrowskiego
Tematy:
HMM
ukryte modele Markowa
estymacja
rozpoznawanie mowy
hidden Markov model
estimation
speech recognition
Opis:
Artykuł dotyczy problemu tworzenia ukrytych modeli Markowa na podstawie zarejestrowanych wypowiedzi. Kluczowym problemem jest tu wyznaczenie zbioru stanów modelu Markowa. Przyjęto, że stany modelu są określone przez skupienia obserwacji. Skupienia te można uzyskać drogą grupowania sekwencji obserwacji sygnału mowy.
A problem of hidden Markov models formation on the basis of recorded speech is considered in this paper. The key issue is the designation of a Markov model set. The assumption is that each HMM state is associated with clusters of observations. The clusters may be obtained by gathering of observations sequences for a speech signal.
Źródło:
Biuletyn Instytutu Automatyki i Robotyki; 2006, R. 12, nr 23, 23; 113-127
1427-3578
Pojawia się w:
Biuletyn Instytutu Automatyki i Robotyki
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
An SFA-HMM performance evaluation method using state difference optimization for running gear systems in high-speed trains
Autorzy:
Cheng, Chao
Wang, Meng
Wang, Jiuhe
Shao, Junjie
Chen, Hongtian
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2172116.pdf
Data publikacji:
2022
Wydawca:
Uniwersytet Zielonogórski. Oficyna Wydawnicza
Tematy:
slow feature analysis
SFA
performance evaluation
hidden Markov model
HMM
running gear system
analiza cech
ocena efektywności
ukryty model Markowa
układ biegowy
Opis:
The evaluation of system performance plays an increasingly important role in the reliability analysis of cyber-physical systems. Factors of external instability affect the evaluation results in complex systems. Taking the running gear in high-speed trains as an example, its complex operating environment is the most critical factor affecting the performance evaluation design. In order to optimize the evaluation while improving accuracy, this paper develops a performance evaluation method based on slow feature analysis and a hidden Markov model (SFA-HMM). The utilization of SFA can screen out the slowest features as HMM inputs, based on which a new HMM is established for performance evaluation of running gear systems. In addition to directly classical performance evaluation for running gear systems of high-speed trains, the slow feature statistic is proposed to detect the difference in the system state through test data, and then eliminate the error evaluation of the HMM in the stable state. In addition, indicator planning and status classification of the data are performed through historical information and expert knowledge. Finally, a case study of the running gear system in high-speed trains is discussed. After comparison, the result shows that the proposed method can enhance evaluation performance.
Źródło:
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science; 2022, 32, 3; 389--402
1641-876X
2083-8492
Pojawia się w:
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Effect of Time-domain Windowing on Isolated Speech Recognition System Performance
Autorzy:
Ananthakrishna, Thalengala
Anitha, H.
Girisha, T.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2055228.pdf
Data publikacji:
2022
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Tematy:
hidden Markov model
HMM
isolated speech recognition system
ISR
Kannada language
mono-phone model
Mel frequency cepstral coefficients
MFCC
Opis:
Speech recognition system extract the textual data from the speech signal. The research in speech recognition domain is challenging due to the large variabilities involved with the speech signal. Variety of signal processing and machine learning techniques have been explored to achieve better recognition accuracy. Speech is highly non-stationary in nature and therefore analysis is carried out by considering short time-domain window or frame. In the speech recognition task, cepstral (Mel frequency cepstral coefficients (MFCC)) features are commonly used and are extracted for short time-frame. The effectiveness of features depend upon duration of the time-window chosen. The present study is aimed at investigation of optimal time-window duration for extraction of cepstral features in the context of speech recognition task. A speaker independent speech recognition system for the Kannada language has been considered for the analysis. In the current work, speech utterances of Kannada news corpus recorded from different speakers have been used to create speech database. The hidden Markov tool kit (HTK) has been used to implement the speech recognition system. The MFCC along with their first and second derivative coefficients are considered as feature vectors. Pronunciation dictionary required for the study has been built manually for mono-phone system. Experiments have been carried out and results have been analyzed for different time-window lengths. The overlapping Hamming window has been considered in this study. The best average word recognition accuracy of 61.58% has been obtained for a window length of 110 msec duration. This recognition accuracy is comparable with the similar work found in literature. The experiments have shown that best word recognition performance can be achieved by tuning the window length to its optimum value.
Źródło:
International Journal of Electronics and Telecommunications; 2022, 68, 1; 161--166
2300-1933
Pojawia się w:
International Journal of Electronics and Telecommunications
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Wyświetlanie 1-15 z 16

Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies