فایل ورد کامل مدل زبانی ردیابی موضوع برای تشخیص گفتار

توجه : به همراه فایل word این محصول فایل پاورپوینت (PowerPoint) و اسلاید های آن به صورت هدیه ارائه خواهد شد

این مقاله، ترجمه شده یک مقاله مرجع و معتبر انگلیسی می باشد که به صورت بسیار عالی توسط متخصصین این رشته ترجمه شده است و به صورت فایل ورد (microsoft word) ارائه می گردد

متن داخلی مقاله بسیار عالی، پر محتوا و قابل درک می باشد و شما از استفاده ی آن بسیار لذت خواهید برد. ما عالی بودن این مقاله را تضمین می کنیم

فایل ورد این مقاله بسیار خوب تایپ شده و قابل کپی و ویرایش می باشد و تنظیمات آن نیز به صورت عالی انجام شده است؛ به همراه فایل ورد این مقاله یک فایل پاور پوینت نیز به شما ارئه خواهد شد که دارای یک قالب بسیار زیبا و تنظیمات نمایشی متعدد می باشد

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 فایل ورد کامل مدل زبانی ردیابی موضوع برای تشخیص گفتار،به هیچ وجه بهم ریختگی وجود ندارد

تعداد صفحات این فایل: ۴۸ صفحه

در محیط واقعی، مشخصه های زبانی و اکوستیک (صوت شناسی) اغلب بر مبنای گویندگان، سبک گفتار و تغییرات موضوع متفاوت می باشد. به منظور سازش با این تغییرات، رویکردهای تشخیص گفتار که شامل ردیابی پله ای تغییرات محیطی می باشد، توجهات را به سمت خود معطوف کرده است. این مقاله مدل زبانی ردیابی موضوع را مطرح می کند که بطور سازگارانه، تغییرات را در موضوع بر مبنای اطلاعات متنی موجود و مدل های موضوع برآورد شده قبلی به صورت آنلاین دنبال می کند. مدل مطرح شده برای انطباق با مدل زبانی به منظور تشخیص گفتار، کاربرد دارد. ما از مجموعه تحققیات آزاد MIT و مجموعه ای از تحقیقات انجام شده توسط ژاپنی ها در بررسی های مرتبط به تشخیص گفتار استفاده می کنیم و کارایی مدل طرح شده را نشان می دهیم.

کلمات کلیدی: مدل زبانی | مدل موضوع نهفته | ردیابی موضوع | الگوریتم آنلاین | تشخیص گفتار

عنوان انگلیسی:

Topic tracking language model for speech recognition

~~en~~ writers :

Shinji Watanabe , Tomoharu Iwata , Takaaki Hori , Atsushi Sako, Yasuo Ariki

In a real environment, acoustic and language features often vary depending on the speakers, speaking styles and topic changes.
To accommodate these changes, speech recognition approaches that include the incremental tracking of changing environments
have attracted attention. This paper proposes a topic tracking language model that can adaptively track changes in topics based on
current text information and previously estimated topic models in an on-line manner. The proposed model is applied to language
model adaptation in speech recognition. We use the MIT OpenCourseWare corpus and Corpus of Spontaneous Japanese in speech
recognition experiments, and show the effectiveness of the proposed method.

Language model | Latent topic model | Topic tracking | On-line algorithm | Speech recognition

$$en!!