Sélection de paramètres acoustiques pertinents pour la reconnaissance de la parole
Texte intégral
Figure
Documents relatifs
Generally, residential electricity demand is estimated using static models, where no interdependence of consumption decisions over time is assumed, or using dynamic partial
De plus, nous tirons avantage de certaines caractéristiques linguistiques comme la morphologie riche de la langue ou la part de vocabulaire partagée avec l’anglais, afin
L’impact de différents paramètres sur la reconnaissance a été testé : le nombre d’états des HMM, les paramètres MFCC, la probabilité d’apparition d’un silence, ainsi
Par exemple, le vocabulaire du corpus des transcriptions contient 34037 mots dont 21059 ont plus d’une occur- rence ; ainsi on choisira soit un vocabulaire de 34037 mots, soit de
Dans le cas où il y plusieurs zones de possibilités, toutes les zones de possibilités sont remplacées avec [mask] sauf la zone pour laquelle nous calculons l’embedding.. 2.3 Calcul
Pour déterminer les suites de mots qui peuvent devenir des séquences dans le cadre d’un modèle statistique de langage, nous utilisons des modèles de bigrammes distants [6] avec
En effet, si près de 97.8% de taux de reconnaissance peut être obtenu par un système de reconnaissance multilocuteurs (1011 mots) entraîné et testé dans un milieu calme, ce
, e) varie selon le taux de répétition de la source de lumière utilisée. Pour les expériences réalisées auprès du synchrotron SOLEIL, délivrant des impulsions à
