However, in spite of their effectiv

However, in spite of their effectiveness in classifying
short-time units such as individual phones and isolated words, neural networks are rarely
successful for continuous recognition tasks, largely because of their lack of ability to
model temporal dependencies. Thus, one alternative approach is to use neural networks
as a pre-processing e.g. feature transformation, dimensionality reduction, for the HMM
based recognition.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

อย่างไรก็ตาม แม้ มีประสิทธิภาพในการจัดประเภทเวลาสั้น ๆ หน่วยเช่นโทรศัพท์มือถือแต่ละตัวและแยกคำ เครือข่ายประสาทจะไม่ค่อยประสบความสำเร็จสำหรับการรู้จำต่อเนื่องงาน เนื่องจากการขาดความสามารถในการรูปแบบการอ้างอิงที่ขมับ ดังนั้น วิธีการเลือกหนึ่งคือการ ใช้เครือข่ายประสาทเป็นแบบก่อนการประมวลผลเช่นคุณลักษณะการเปลี่ยนแปลง การลดมิติ สำหรับการ HMMคะแนนการรับรู้

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

แต่ทั้งๆที่มีประสิทธิภาพของพวกเขาในการจำแนกประเภท
หน่วยเวลาสั้นเช่นโทรศัพท์ของแต่ละบุคคลและคำแยกเครือข่ายประสาทจะไม่ค่อย
ประสบความสำเร็จในงานที่ได้รับการยอมรับอย่างต่อเนื่องมากเพราะพวกเขาขาดความสามารถในการ
สร้างแบบจำลองการอ้างอิงชั่วคราว ดังนั้นวิธีการหนึ่งทางเลือกคือการใช้เครือข่ายประสาท
เป็นก่อนการประมวลผลการเปลี่ยนแปลงเช่นคุณลักษณะการลดมิติสำหรับ HMM
การรับรู้ตาม

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

อย่างไรก็ตาม แม้ว่าประสิทธิภาพในการจำแนกไม่นานหน่วยเช่นโทรศัพท์ของแต่ละบุคคลและการแยกคำ โครงข่ายประสาทไม่ค่อยความสำเร็จในงานการรับรู้อย่างต่อเนื่อง ส่วนใหญ่เป็นเพราะการขาดของความสามารถรูปแบบและการอ้างอิง . ดังนั้นหนึ่งทางเลือกวิธีการคือการใช้โครงข่ายประสาทเทียมเป็นคุณลักษณะการประมวลผลเช่นการลด dimensionality สำหรับหืมการรับรู้ตาม