Aramaya Dön

Konuşmacı durumu tanıma için RANSAC tabanlı eğitim verileri seçimi

İsim	Konuşmacı durumu tanıma için RANSAC tabanlı eğitim verileri seçimi
Yazar	Bozkurt, E., Erzin, E., Erdem, Ç. E., Erdem, Tanju
Basım Tarihi:	2011
Basım Yeri	- Uluslararası Konuşma İletişimi Derneği
Konu	Konuşmacı durumu mücadelesi, Sarhoşluk, Uykululuk, Ransac
Tür	Belge
Dil	İngilizce
Dijital	Evet
Yazma	Hayır
Kütüphane:	Özyeğin Üniversitesi
Demirbaş Numarası	978-1-61839-270-1
Kayıt Numarası	5da6cd17-531b-4308-b689-ede0b95c98b3
Lokasyon	Bilgisayar Bilimi
Tarih	2011
Notlar	TÜBİTAK ; Türk Telekom
Örnek Metin	Spontan konuşmadan konuşmacı durumunun tanınması sorununa yönelik Rastgele Örnekleme Konsensüsü (RANSAC) tabanlı bir eğitim yaklaşımı sunuyoruz. Sistemimiz INTERSPEECH 2011 Speaker State Challenge ile eğitilmiş ve test edilmiştir Her bir alt zorluğun iki sınıflı bir sınıflandırmayı tanımladığı, Zehirlenme ve Uykululuk Alt Zorluklarını içeren derleme görev. RANSAC tabanlı bir eğitim gerçekleştirmeyi hedefliyoruz Eğitim verilerinde mevcut olan olası aykırı değerlerin ortadan kaldırılması için Destek Vektör Makinesi (SVM) tabanlı sınıflandırma ile birlikte veri seçimi. Deneysel değerlendirmelerimiz şunu gösteriyor: RANSAC tabanlı eğitim verileri seçiminin kullanılması, Uykululuk Alt Mücadelesi için geliştirme ve test setlerinde sırasıyla %66,32 ve %65,38 ağırlıksız ortalama (UA) hatırlama oranı ve Zehirlenme alt mücadelesinde hafif bir iyileşme sağlar performans.

Kaynağa git Özyeğin Üniversitesi Özyeğin Üniversitesi - Tarihî eser, arşiv ve süreli yayın arama motoru

Özyeğin Üniversitesi

Konuşmacı durumu tanıma için RANSAC tabanlı eğitim verileri seçimi

Yazar Bozkurt, E., Erzin, E., Erdem, Ç. E., Erdem, Tanju

Basım Tarihi 2011

Basım Yeri - Uluslararası Konuşma İletişimi Derneği

Konu Konuşmacı durumu mücadelesi, Sarhoşluk, Uykululuk, Ransac

Tür Belge

Dil İngilizce

Dijital Evet

Yazma Hayır

Kütüphane Özyeğin Üniversitesi

Demirbaş Numarası 978-1-61839-270-1

Kayıt Numarası 5da6cd17-531b-4308-b689-ede0b95c98b3

Lokasyon Bilgisayar Bilimi

Tarih 2011

Notlar TÜBİTAK ; Türk Telekom

Örnek Metin Spontan konuşmadan konuşmacı durumunun tanınması sorununa yönelik Rastgele Örnekleme Konsensüsü (RANSAC) tabanlı bir eğitim yaklaşımı sunuyoruz. Sistemimiz INTERSPEECH 2011 Speaker State Challenge ile eğitilmiş ve test edilmiştir Her bir alt zorluğun iki sınıflı bir sınıflandırmayı tanımladığı, Zehirlenme ve Uykululuk Alt Zorluklarını içeren derleme görev. RANSAC tabanlı bir eğitim gerçekleştirmeyi hedefliyoruz Eğitim verilerinde mevcut olan olası aykırı değerlerin ortadan kaldırılması için Destek Vektör Makinesi (SVM) tabanlı sınıflandırma ile birlikte veri seçimi. Deneysel değerlendirmelerimiz şunu gösteriyor: RANSAC tabanlı eğitim verileri seçiminin kullanılması, Uykululuk Alt Mücadelesi için geliştirme ve test setlerinde sırasıyla %66,32 ve %65,38 ağırlıksız ortalama (UA) hatırlama oranı ve Zehirlenme alt mücadelesinde hafif bir iyileşme sağlar performans.