Speech classification by using superposition principle in HMM and LSTM on small training sets

Переведенная тема диплома: Классификация речи посредством суперпозиции в методах обучения HMM и LSTM на малых обучающих выборках
  • Акилеш Сивасвами

Диссертация студента: Выпускная квалификационная работа › ВКР магистра

Аннотация

Широкое использование систем классификации речи осложняется трудной доступностью больших речевых корпусов. В настоящей работе предлагается сравнить два подхода к обработке речевой информации — с помощью скрытых марковских моделей и нейросетей с короткой-долговременной памятью на малых обучающих выборках. Для повышения точности классификации предлагается исследовать подход суперпозиции обучающей выборки. Результаты работы лягут в основу фундаментального исследования принципа суперпозиции обучающей выборки для речевых данных.
Дата присужденияиюн 2019
Язык оригиналаанглийский
Учреждение
  • Новосибирский государственный университет
РуководительЕвгений Николаевич Павловский (Научный руководитель)

Цитировать

Связанный контент

  • Виды деятельности

  • Quantum Techniques in Machine Learning 2019

    Деятельность: Участие в мероприятии или организация мероприятия. › Участие в конференции, заседании рабочей группы, ...

'