TRA CỨU
thông tin biểu ghi
  • Bài trích
  • Ký hiệu PL/XG: 005
    Nhan đề: Vietnam Recognition Using Tonal Phoneme Based On Multi Space Distribution /
DDC 005
Nhan đề Vietnam Recognition Using Tonal Phoneme Based On Multi Space Distribution / Nguyen Van Huy, Luong Chi Mai...[và những người khác]
Mô tả vật lý 11 tr.
Tóm tắt Trình bày việc áp dụng mô hình Markov ẩn phân bố đa dạng không gian Multi Space Distribution Hidden Markov Model (MSD-HMM) cho nhận dạng tiếng Việt. Đề xuất một kiểu mô hình MSD-HMM để mô hình hóa cho các âm vị có chứa thông tin thanh điệu với đặc trung đầu vào gồm bốn lớp độc lập. Các âm vị có thanh điệu được tạo ra bằng cách bổ sung thêm các ký hiệu thanh điệu tương ứng với từ chứa âm vị đó dựa theo bảng ngữ âm quốc tế đã làm tăng đáng kể độ chính ác nhận dạng. Đồng thời cũng trình bày một cách tiếp cận để trích trọn đặc trưng thanh điệu nhằm tìm ra dạng đặc trưng thanh điệu phù hợp với mô hình MSD-HMM và cho thấy đặc trưng thanh điệu là một thành phần quan trọng trong các hệ thống nhận tiếng Việt.
Từ khóa tự do Đặc trưng thanh điệu
Từ khóa tự do Nhận dạng thanh điệu
Từ khóa tự do Nhận dạng Tiếng Việt
Từ khóa tự do Phân bổ đa không gian
Tác giả(bs) CN Luong, Mai Chi
Tác giả(bs) CN Nguyen, Van Huy
Tác giả(bs) CN Vu, Tat Thang
Tác giả(bs) CN Do, Quoc Truong
Nguồn trích Tạp chí Tin học và Điều khiển học = Journal of Computer Science And Cybernetics 2014Tr. 28-38 Số: 01 Tập: 30
000 00000nab#a2200000ui#4500
00120226
0029
004E4D7FE4E-EC50-43F4-AA15-DD94666B7B32
005202003251916
008081223s vm| vie
0091 0
039|y20200325191553|zthaopt
082 |a005
245 |aVietnam Recognition Using Tonal Phoneme Based On Multi Space Distribution / |cNguyen Van Huy, Luong Chi Mai...[và những người khác]
300 |a11 tr.
520 |aTrình bày việc áp dụng mô hình Markov ẩn phân bố đa dạng không gian Multi Space Distribution Hidden Markov Model (MSD-HMM) cho nhận dạng tiếng Việt. Đề xuất một kiểu mô hình MSD-HMM để mô hình hóa cho các âm vị có chứa thông tin thanh điệu với đặc trung đầu vào gồm bốn lớp độc lập. Các âm vị có thanh điệu được tạo ra bằng cách bổ sung thêm các ký hiệu thanh điệu tương ứng với từ chứa âm vị đó dựa theo bảng ngữ âm quốc tế đã làm tăng đáng kể độ chính ác nhận dạng. Đồng thời cũng trình bày một cách tiếp cận để trích trọn đặc trưng thanh điệu nhằm tìm ra dạng đặc trưng thanh điệu phù hợp với mô hình MSD-HMM và cho thấy đặc trưng thanh điệu là một thành phần quan trọng trong các hệ thống nhận tiếng Việt.
653 |aĐặc trưng thanh điệu
653 |aNhận dạng thanh điệu
653 |aNhận dạng Tiếng Việt
653 |aPhân bổ đa không gian
700 |aLuong, Mai Chi
700 |aNguyen, Van Huy
700 |aVu, Tat Thang
700|aDo, Quoc Truong
773 |tTạp chí Tin học và Điều khiển học = Journal of Computer Science And Cybernetics |d2014|gTr. 28-38|v30|i01
890|c1|a0|b0|d7
Không tìm thấy biểu ghi nào