توجه : این فایل به صورت فایل power point (پاور پوینت) ارائه میگردد

 پاورپوینت کامل استفاده از ماشین بردار پشتیبان (SVM)برای تشخیص گوینده ۳۹ اسلاید در PowerPoint دارای ۳۹ اسلاید می باشد و دارای تنظیمات کامل در PowerPoint می باشد و آماده ارائه یا چاپ است

شما با استفاده ازاین پاورپوینت میتوانید یک ارائه بسیارعالی و با شکوهی داشته باشید و همه حاضرین با اشتیاق به مطالب شما گوش خواهند داد.

لطفا نگران مطالب داخل پاورپوینت نباشید، مطالب داخل اسلاید ها بسیار ساده و قابل درک برای شما می باشد، ما عالی بودن این فایل رو تضمین می کنیم.

توجه : در صورت  مشاهده  بهم ریختگی احتمالی در متون زیر ،دلیل ان کپی کردن این مطالب از داخل فایل می باشد و در فایل اصلی پاورپوینت کامل استفاده از ماشین بردار پشتیبان (SVM)برای تشخیص گوینده ۳۹ اسلاید در PowerPoint،به هیچ وجه بهم ریختگی وجود ندارد

بخشی از متن پاورپوینت کامل استفاده از ماشین بردار پشتیبان (SVM)برای تشخیص گوینده ۳۹ اسلاید در PowerPoint :

پاورپوینت کامل استفاده از ماشین بردار پشتیبان (SVM)برای تشخیص گوینده ۳۹ اسلاید در PowerPoint

لینک دانلود و خرید پایین توضیحات

دسته بندی : پاورپوینت

نوع فایل : .ppt ( قابل ویرایش و آماده پرینت )

تعداد اسلاید : ۳۹ اسلاید

قسمتی از متن .ppt :

استفاده از ماشین بردار پشتیبان (SVM) برای تشخیص گوینده

پاورپوینت کامل استفاده از ماشین بردار پشتیبان (SVM)برای تشخیص گوینده ۳۹ اسلاید در PowerPoint
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 ۸ کیلو هرتز، ۸ بیت برای هر نمونه (۶۴ 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 (۱۰ تا ۲۵ میلی ثانیه) با تعداد کمی ویژگی
نمایش یک پنجره با ۱۴ ویژگی: کاهش ابعاد به نسبت ۱۱.۴
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 ۲۰ 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 ۱۴ ضریب)