پاورپوینت درباره استفاده از ماشین بردار پشتیبان (SVM)برای تشخیص گوینده

لینک دانلود و خرید پایین توضیحات   دسته بندی: Powerpoint   نوع فایل: ppt  (قابل ویرایش و آماده پرینت )   تعداد اسلاید: 39  اسلاید  قسمتی از متن فایل دانلودی žفهرست مطالب   žتشخیص گوینده žاستخراج ویژگی برای تشخیص گوینده žمسئله دسته‌بندی و جداسازی نمونه‌ها از روی ویژگی‌ها žمعیار مقایسه دسته‌بندی کننده‌ها žدسته‌بندی کننده خطی žپیدا کردن دسته‌بندی خطی بهینه žاستفاده از فضاهای بالاتر و توابع هسته žحالت خطای یادگیری غیر صفر žتشخیص گوینده žتفکیک گوینده های مختلف از یکدیگر žاستفاده از ویژگیهای صوتی برای تشخیص žدو روش کلی: ¡ساخت مدل برای هر گوینده و تطبیق دادن نمونه جدید با مدلها ¡سعی در تفکیک گوینده های مختلف از یکدیگر žاستخراج ویژگی برای کاهش ابعاد žتعداد زیاد نمونه در صدای ذخیره شده ¡حداقل 8 کیلو هرتز، 8 بیت برای هر نمونه (64 کیلو بیت بر ثانیه) žنیاز به این دقت برای پخش صدا و بازسازی موج žتغییر آهسته ویژگیهای صدا در طول زمان žامکان نمایش و ذخیره یک پنجره (فریم) ...

پاورپوینت درباره استفاده از ماشین بردار پشتیبان (SVM)برای تشخیص گوینده

لینک دانلود و خرید پایین توضیحات   دسته بندی: Powerpoint   نوع فایل: ppt  (قابل ویرایش و آماده پرینت )   تعداد اسلاید: 39  اسلاید  قسمتی از متن فایل دانلودی žاستفاده از ماشین بردار پشتیبان (SVM)برای تشخیص گوینده žفهرست مطالب ¡تشخیص گوینده ¡استخراج ویژگی برای تشخیص گوینده ¡مسئله دسته‌بندی و جداسازی نمونه‌ها از روی ویژگی‌ها ¡معیار مقایسه دسته‌بندی کننده‌ها ¡دسته‌بندی کننده خطی ¡پیدا کردن دسته‌بندی خطی بهینه ¡استفاده از فضاهای بالاتر و توابع هسته ¡حالت خطای یادگیری غیر صفر žتشخیص گوینده žتفکیک گوینده های مختلف از یکدیگر žاستفاده از ویژگیهای صوتی برای تشخیص žدو روش کلی: ¡ساخت مدل برای هر گوینده و تطبیق دادن نمونه جدید با مدلها ¡سعی در تفکیک گوینده های مختلف از یکدیگر žاستخراج ویژگی برای کاهش ابعاد žتعداد زیاد نمونه در صدای ذخیره شده ¡حداقل 8 کیلو هرتز، 8 بیت برای هر نمونه (64 کیلو بیت بر ثانیه) žنیاز به این دقت برای پ ...

پاورپوینت استفاده از ماشین بردار پشتیبان (SVM) برای تشخیص گوینده

فرمت فایل : پاورپوینت قابل ویرایش      تعداد اسلاید: 39   قسمتی از پاورپوینت :   žفهرست مطالب žتشخیص گوینده žاستخراج ویژگی برای تشخیص گوینده žمسئله دسته‌بندی و جداسازی نمونه‌ها از روی ویژگی‌ها žمعیار مقایسه دسته‌بندی کننده‌ها žدسته‌بندی کننده خطی žپیدا کردن دسته‌بندی خطی بهینه žاستفاده از فضاهای بالاتر و توابع هسته žحالت خطای یادگیری غیر صفر         žتشخیص گوینده žتفکیک گوینده های مختلف از یکدیگر žاستفاده از ویژگیهای صوتی برای تشخیص žدو روش کلی: ساخت مدل برای هر گوینده و تطبیق دادن نمونه جدید با مدلها سعی در تفکیک گوینده های مختلف از یکدیگر       žاستخراج ویژگی برای کاهش ابعاد žتعداد زیاد نمونه در صدای ذخیره شده حداقل 8 کیلو هرتز، 8 بیت برای هر نمونه (64 کیلو بیت بر ثانیه) žنیاز به این دقت برای پخش صدا و بازسازی موج žتغییر آهسته ویژگیهای صدا در طول زمان žامکان نمایش و ذخیره یک پنجره (فریم) نسبتا طولانی (10 تا 25 میلی ثانیه) با تعداد کمی ویژگی žنمایش یک پنجره ...