L
luigirosa
Guest
인식을 바탕으로 신경 회로망 스피커 독립 텍스트
http://www.advancedsourcecode.com/speakerannprotected.zip
홈페이지 :
http://www.advancedsourcecode.com/speakerannprotected.zip
스피커 인식이나 음성 인식 목소리에서 그들의 사람들을 인식 작업입니다.이러한 시스템은 목소리가 그녀의 음성 특징을 추출에서 모델 / 그의부터 사람을 인식하도록하고 사용하는 그들을.스피커 인식이 일치하는가에 대한 기록을했습니다 평균 시간이 지남에 데이트, 수십년 몇 가지 4 개의 필터를 몇 가지의 아날로그 출력이.스피커 인식은 개인마다 다를 사이에 발견되지 사용이 언론의 기능을 음향.이러한 음향 패턴)과 입 모양을 반영하고 목구멍의 크기 해부 (예, 둘 다) 배운 행동 패턴 (예, 음성 피치 말하기, 스타일을.목소리로 배운 패턴이 결합은 생체 인식 템플릿 (이하 "후자는 소위"voiceprints 행동 ") 이래로 분류 적립 스피커 인식을 자사의."
스피커 인식 시스템은 독립 말하기 스타일을 쓰다 3 입력 : 텍스트 종속, 텍스트 - 메시지와 텍스트.대부분의 스피커 검증 응용 프로그램은 암호의 하나 이상의 음성을 사용 등록을 텍스트 및 선택에 따라 입력을 포함한다.텍스트 - 가짜 메시지의 우려 입력이됩니다 해당 때마다 사용됩니다.다양한 기술 voiceprints 저장소 프로세스와 사용되는 나무가 결정 표현과 포함 숨겨진 마르코프 모델, 패턴 매칭 알고리즘, 신경망, 매트릭스.일부 시스템은 또한 모델을 사용하는 일대 모델, 그리고 세계 - 스피커 "방지"기법을, 그러한.주변 소음 수준은 샘플 음성과 이후의 초기 수 있습니다 방해 두 컬렉션의.성능 저하가 다른 전화에서 확인 전화를 사용하여 하나의 결과에서 할 수의 변화에 입학 음성과부터의 행동 특성.목소리도 변화가 노화로 인해 인식 시스템에 의해 해결될 필요합니다.
큰 음성 처리, 제어 및 스위칭 시스템의 인식 스피커 많은 기업 시장 엔진, 자주 같은 부분이다.캡처는 생체의 침략 비입니다 볼 수 있습니다.이 기술은 수 - 전송 기술을 통해 음성 및 필요한 작은 하드웨어를 추가하여 사용하는 기존의 마이크 인식) 또는 무선 선을 넘는 장거리를 통해 일반 전화 (와이어.다층 네트워크 및 비선형 또는 선형에 대해하는 능력의 실적이 단지 계산, 잘 임의로 어떤 합리적인 기능을 할 수 대략.이러한 네트워크는 네트워크를 극복 선형과 관련된 문제를 perceptron.훈련중인 네트워크 그러나, 동시에 해결책을 찾을 수있다 항상이 아니라 이론적으로 가능한 5 월 실적이 올바르게 변화는, 다시 전파합니다.거기 approximators위한 다양한 네트워크의 신경 종류가 있습니다 많은 multilayered 응용 perceptrons을 (MLPs 보편적인)를 feedforward 네트워크와.그들은 아키텍처를하는 가장 간단한 따라서 대부분의 네트워크 일반적으로 사용되는 신경.
http://www.advancedsourcecode.com/speakerannprotected.zip
홈페이지 :
http://www.advancedsourcecode.com/speakerannprotected.zip
스피커 인식이나 음성 인식 목소리에서 그들의 사람들을 인식 작업입니다.이러한 시스템은 목소리가 그녀의 음성 특징을 추출에서 모델 / 그의부터 사람을 인식하도록하고 사용하는 그들을.스피커 인식이 일치하는가에 대한 기록을했습니다 평균 시간이 지남에 데이트, 수십년 몇 가지 4 개의 필터를 몇 가지의 아날로그 출력이.스피커 인식은 개인마다 다를 사이에 발견되지 사용이 언론의 기능을 음향.이러한 음향 패턴)과 입 모양을 반영하고 목구멍의 크기 해부 (예, 둘 다) 배운 행동 패턴 (예, 음성 피치 말하기, 스타일을.목소리로 배운 패턴이 결합은 생체 인식 템플릿 (이하 "후자는 소위"voiceprints 행동 ") 이래로 분류 적립 스피커 인식을 자사의."
스피커 인식 시스템은 독립 말하기 스타일을 쓰다 3 입력 : 텍스트 종속, 텍스트 - 메시지와 텍스트.대부분의 스피커 검증 응용 프로그램은 암호의 하나 이상의 음성을 사용 등록을 텍스트 및 선택에 따라 입력을 포함한다.텍스트 - 가짜 메시지의 우려 입력이됩니다 해당 때마다 사용됩니다.다양한 기술 voiceprints 저장소 프로세스와 사용되는 나무가 결정 표현과 포함 숨겨진 마르코프 모델, 패턴 매칭 알고리즘, 신경망, 매트릭스.일부 시스템은 또한 모델을 사용하는 일대 모델, 그리고 세계 - 스피커 "방지"기법을, 그러한.주변 소음 수준은 샘플 음성과 이후의 초기 수 있습니다 방해 두 컬렉션의.성능 저하가 다른 전화에서 확인 전화를 사용하여 하나의 결과에서 할 수의 변화에 입학 음성과부터의 행동 특성.목소리도 변화가 노화로 인해 인식 시스템에 의해 해결될 필요합니다.
큰 음성 처리, 제어 및 스위칭 시스템의 인식 스피커 많은 기업 시장 엔진, 자주 같은 부분이다.캡처는 생체의 침략 비입니다 볼 수 있습니다.이 기술은 수 - 전송 기술을 통해 음성 및 필요한 작은 하드웨어를 추가하여 사용하는 기존의 마이크 인식) 또는 무선 선을 넘는 장거리를 통해 일반 전화 (와이어.다층 네트워크 및 비선형 또는 선형에 대해하는 능력의 실적이 단지 계산, 잘 임의로 어떤 합리적인 기능을 할 수 대략.이러한 네트워크는 네트워크를 극복 선형과 관련된 문제를 perceptron.훈련중인 네트워크 그러나, 동시에 해결책을 찾을 수있다 항상이 아니라 이론적으로 가능한 5 월 실적이 올바르게 변화는, 다시 전파합니다.거기 approximators위한 다양한 네트워크의 신경 종류가 있습니다 많은 multilayered 응용 perceptrons을 (MLPs 보편적인)를 feedforward 네트워크와.그들은 아키텍처를하는 가장 간단한 따라서 대부분의 네트워크 일반적으로 사용되는 신경.