Applying the concept of binary clas

Applying the concept of binary classification, we created a HMM that can classify whether the utterance contains the particular emotion or not. There are four HMMs for this approach as depicted in Figure 3. For example, a HMM for happiness emotion is used to classify the input utterance having happiness or not. The output of each model will give two probabilities between having the particular emotion and not having that emotion. This classification system is resulted by comparing the probabilities of all four models. The model that gives the highest probability is the answer.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

เราใช้แนวคิดของการจัดประเภทไบนารี สร้าง HMM ที่สามารถจัดประเภทว่า utterance ที่ประกอบด้วยเฉพาะอารมณ์ หรือไม่ มีสี่ HMMs สำหรับวิธีการนี้เป็นในรูปที่ 3 ตัว HMM สำหรับอารมณ์ความสุขถูกใช้เพื่อจัดประเภท utterance ป้อนข้อมูลที่มีความสุข หรือไม่ ผลลัพธ์ของแต่ละรุ่นจะให้สองน่าจะมีอารมณ์โดยเฉพาะ และไม่มีอารมณ์ที่ ระบบประเภทนี้เป็นผล โดยการเปรียบเทียบน่าจะของทั้งสี่แบบทั้งหมด รูปแบบที่ให้ความเป็นไปได้สูงที่สุดคือ คำตอบ

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

การประยุกต์ใช้แนวคิดของการจัดหมวดหมู่ไบนารีที่เราสร้างขึ้นอืมที่สามารถแยกประเภทไม่ว่าจะเป็นคำพูดที่มีอารมณ์โดยเฉพาะหรือไม่ มีสี่ HMMs สำหรับวิธีการนี​​้เป็นที่ปรากฎในรูปที่ 3 มีการยกตัวอย่างเช่นอืมเพื่อความสุขอารมณ์ถูกนำมาใช้ในการจำแนกคำพูดการป้อนข้อมูลที่มีความสุขหรือไม่ การส่งออกของแต่ละรุ่นจะให้ทั้งสองน่าจะเป็นระหว่างการมีอารมณ์โดยเฉพาะอย่างยิ่งและไม่ได้มีความรู้สึกว่า ระบบการจำแนกนี้จะส่งผลโดยการเปรียบเทียบความน่าจะเป็นของทั้งสี่รุ่น รูปแบบที่จะช่วยให้ความน่าจะเป็นที่สูงที่สุดคือคำตอบ

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

การประยุกต์ใช้แนวคิดของการจัดหมวดหมู่แบบไบนารี เราสร้างนะ ที่สามารถจำแนกได้ว่าที่ประกอบด้วยอารมณ์โดยเฉพาะหรือไม่ มี 4 hmms สำหรับวิธีการนี้เป็นภาพในรูปที่ 3 ตัวอย่างเช่น อืมอารมณ์ความสุข คือ ใช้เปรียบเทียบข้อมูลที่มีความสุขหรือไม่ การแสดงผลของแต่ละรุ่นจะให้สองความน่าจะเป็นระหว่างการมีอารมณ์โดยเฉพาะ และไม่ได้มีอารมณ์ที่ ระบบการจัดหมวดหมู่นี้เป็นผลโดยเปรียบเทียบความน่าจะเป็นของทั้งหมด 4 รุ่น รุ่นที่ช่วยให้ความน่าจะเป็นสูงสุด คือ คำตอบ