پاورپوینت کامل استفاده از ماشین بردار پشتیبان SVM برای تشخیص گوینده ۴۲ اسلاید در PowerPoint

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

 پاورپوینت کامل استفاده از ماشین بردار پشتیبان SVM برای تشخیص گوینده ۴۲ اسلاید در PowerPoint دارای ۴۲ 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 ۴۲ اسلاید در PowerPoint،به هیچ وجه بهم ریختگی وجود ندارد

بخشی از مطالب داخلی اسلاید ها

پاورپوینت کامل استفاده از ماشین بردار پشتیبان SVM برای تشخیص گوینده ۴۲ اسلاید در PowerPoint

اسلاید ۴: استخراج ویژگی برای کاهش ابعادتعداد زیاد نمونه در صدای ذخیره شدهحداقل ۸ کیلو هرتز، ۸ بیت برای هر نمونه (۶۴ کیلو بیت بر ثانیه)نیاز به این دقت برای پخش صدا و بازسازی موجتغییر آهسته ویژگیهای صدا در طول زمانامکان نمایش و ذخیره یک پنجره (فریم) نسبتا طولانی (۱۰ تا ۲۵ میلی ثانیه) با تعداد کمی ویژگینمایش یک پنجره با ۱۴ ویژگی: کاهش ابعاد به نسبت ۱۱.۴نیاز به تعریف و استخراج ویژگی

اسلاید ۵: استخراج ویژگی برای تشخیص گویندهاطلاعات گوینده در طول موج بازه های کوتاهshort-term spectrumاطلاعات موجود در یک پنجره ۲۰ میلی ثانیه اییکی رایج ترین ویژگیها : Mel-warped Cepstraاستفاده از فیلتر mel بر روی طیف به منظور تاکید کمتر بر روی فرکانس های بالاتبدیل غیر خطی الهام گرفته شده از روی سیستم شنوایی انساناستفاده از چند ضریب اول (معمولا ۱۴ ضریب)

اسلاید ۶: Mel-warped Cepstra

اسلاید ۷: مسئله دسته‌بندی و جداسازی نمونه‌ها از روی ویژگی‌هایادگرفتن مفاهیم از روی نمونه‌های آموزشیساده‌ترین حالت: حالت دو کلاسهنمونه‌های مثبتنمونه‌های منفیفضای چند بعدینمونه‌ها: بردارهای عددی+۱-۱

اسلاید ۸: مقدمه (ادامه)یک جواب ممکن

اسلاید ۹: مقدمه (ادامه)یک جواب ممکن دیگر

اسلاید ۱۰: مقدمه (ادامه)یک جواب ممکن دیگر

اسلاید ۱۱: معیار مقایسهکدام جواب بهتر است؟منظور از بهتر بودن جواب؟نیاز به کمیت عددییک معیار: خطای هر جواب

اسلاید ۱۲: خطای روشخطای دسته‌بندی نمونه‌های آموزشی (Emperical Risk)خطای دسته‌بندی کلیه داده‌هامشکل اصلیعدم دانستن تابع توزیع احتمالعدم امکان محاسبه Rنیاز به تخمین R

اسلاید ۱۳: بعد VCVC: Vapnik Chervonenkis ویژگی یک خانواده از ت