Результаты поиска

Показано: 1 - 1 из 1

Некоторые метрики заблокированы вашими
настройками согласия
НЕЙРОННЫЕ АРХИТЕКТУРЫ ДЛЯ ОПРЕДЕЛЕНИЯ ПОЛА ИИДЕНТИФИКАЦИИ ГОВОРЯЩЕГО
(2024-06-01)
N. Mekebayev
;
D. Darkenbayev
;
A. Altybay
В этой статье мы исследуем две нейронные архитектуры для задач определения пола и идентификации говорящего, используя функции мелкочастотных кепстральных коэффициентов (MFCC), которые не охватывают характеристики, связанные с голосом. Одна из наших целей –сравнить различные нейронные архитектуры, многослойный персептрон (MLP) и сверточные нейронные сети(CNNS) для обеих задач с различными настройками и автоматически изучить особенности, характерные для пола/ говорящего. Экспериментальные результаты показывают, что модели, использующие z-оценку и преобразование матрицы Грамиана, дают лучшие результаты, чем модели, использующие только максимальную-минимальную нормализацию MFCC. С точки зрения времени обучения, MLP требует больших периодов обучения для сходимости, чем CNN. Другие экспериментальные результаты показывают, что MLP превосходят CNN в решении обеих задач с точки зрения ошибок обобщения.

Қазақ ұлттық қыздар педагогикалық университеті / Казахский национальный женский педагогический университет

Просмотр

Фильтры

Настройки

Сортировать по

результатов на странице

Результаты поиска

QyzPU CRIS

Университет

Данные