This table shows that the HMM class

This table shows that the HMM classifier with 40
frequency bands features is more robust to background
noise degradation than the GMM using 10 frequency
bands features, especially for low SNR values around 0
dB. However, considering that its computational load is
three times larger than for the GMM, a compromise could
be interesting, using the GMM models for higher SNR
and the HMM for lower noise levels

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ตารางนี้แสดงให้เห็นว่า classifier HMM กับ 40คุณลักษณะแถบความถี่จะยิ่งแข็งแกร่งไปพื้นหลังลดเสียงดังกว่า GMM ที่ใช้ความถี่ 10วงงาน โดยเฉพาะอย่างยิ่งค่า SNR ต่ำใกล้ 0dB อย่างไรก็ตาม พิจารณาโหลดคำนวณได้สามารถประนีประนอมกับสามครั้งมากกว่าสำหรับ GMMเป็นที่น่าสนใจ ใช้รุ่น GMM SNR สูงHMM ในระดับเสียงต่ำกว่าและ

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ตารางนี้แสดงให้เห็นว่าลักษณนามอืม 40
ที่มีคลื่นความถี่ที่มีมีประสิทธิภาพมากขึ้นไปยังพื้นหลังการย่อยสลายเสียงกว่า
GMM ใช้ความถี่ 10
วงดนตรีที่มีคุณสมบัติเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับค่า SNR ต่ำรอบ 0
เดซิเบล อย่างไรก็ตามการพิจารณาว่าภาระการคำนวณของมันคือสามครั้งใหญ่กว่า GMM การประนีประนอมอาจจะเป็นที่น่าสนใจโดยใช้แบบจำลองสำหรับจีเอ็มเอ็SNR สูงและHMM สำหรับระดับเสียงต่ำ

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ตารางนี้แสดงให้เห็นว่า อืมมม ขนาด 40
แถบความถี่คุณลักษณะที่แข็งแกร่งมากขึ้นเพื่อการย่อยสลายพื้นหลังเสียง
กว่า GMM ใช้ 10 ความถี่
แถบคุณลักษณะ เฉพาะค่า SNR ต่ำ ประมาณ 0
dB อย่างไรก็ตาม เมื่อพิจารณาว่ามันคำนวณโหลด
ขนาดใหญ่กว่าสำหรับจีเอ็มเอ็ม สามครั้ง การประนีประนอมอาจ
น่าสนใจ ใช้รูปแบบสูงกว่า SNR
จีเอ็มเอ็มและอืมเพื่อลดระดับเสียง