Peki son zamanlarda olduğu gibi, son 25 yılda, bu topluluklar bir araya geldi ve biz yapısı hakkında dilbilimciler gelen bazı şeyler öğrendim konuşma, çok onu çevreleyen ses birimleri etkilenir herhangi bir fonem üretimidir Daha önce de belirtildiği gerçeği gibi. Dilbilimciler yıllardır, o ko-artikülasyon çağırarak, bu konuda yayınlama oylandı. &Quot ah, Nihayet, istatistikçiler ve mühendisler öğrendikleri ve " ayrı modeli ekleyebilirsiniz böylece kalp ve yerleşik modellere bağımlı bağlam vardır o aldı; aşağıdaki oluşuyor gibi bir " mm " yaa, " " karşı; . ve benzeri ve benzeri
Bu topluluklar gerçekten bir araya geldi ve bu yüzden - belki ben de gevşek hesaplama dilbilimciler karşı konuşma teknoloji atıfta etrafında bu şartları atılan ettik. Hepimiz o zaman biz daha iyi konuşma yapısını yakalayabilir daha iyi bir model ile gelip nasıl anlamaya algoritmaları, makine öğrenme stili algoritmalar geliştirmek için çalışıyor, dil, dilin yapısını anlamaya çalışırken sınırında üzerinde çalışmak ve biz bu modelin çok ve çok sayıda veri yem ve model hem kendisine beslenen ediliyor veri verilmiş, yapısını değiştirir ve dili daha iyi, daha zengin bir model olma iç parametreleri uyarıları şekilde bir algoritma var. Ne
Bir gizli Markov modeli ve nasıl konuşma tanıma içine oynuyor?
gizli Markov modelinde bu doğru değil, bazıları gelir veriler hakkında bazı varsayımlar vardır
. Yani, örneğin, bir koşullu var - bu çok teknik almak için gidiyor - ama evet, uzun mesafeli kısıtlamaları modelleme bazı zorluklar vardır. Bu aktif bir araştırma alanı var. Biz modelde onları yakalamak için, önemli olan uzun mesafe kısıtlamalar için daha iyi bir iş yapmak, böylece nasıl modeli değiştirmek mi? Örneğin, biz delta özelliği denilen bir şey var, bu yüzden sadece şu anda akustiği ne bakmak, ancak bu akustik yörüngesi ne? Bunun bir parçası mı?, Yükselen düşen ya da her neyse mı
Bu bize bile biz bu tür modeli mümkün olacaktır ne istatistikleri hakkınd
