In the recognition stage, two stati

In the recognition stage, two statistical
classifiers are compared, using Gaussian Mixture Models
(GMM) and Hidden Markov Models (HMM), respectively.
It can be shown that a rather good recognition rate
(98% at 70dB and above 80% for 0dB signal-to-noise
ratios) can be reached, even under severe gaussian white
noise degradations.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ในขั้นตอนการรับรู้ สองทางสถิติคำนามภาษามีการเปรียบเทียบ การใช้ Gaussian ผสมรุ่น(GMM) และซ่อน Markov รุ่น (HMM), ตามลำดับสามารถแสดงที่อัตราการรับรู้ค่อนข้างดี(98% และ เหนือ 80% สำหรับ 0dB สัญญาณไปเสียง 70dBอัตราส่วน) สามารถเข้าถึงได้ ใต้ gaussian ขาวอย่างรุนแรงเสียง degradations

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ในขั้นตอนการรับรู้สองทางสถิติลักษณนามจะเปรียบเทียบโดยใช้รุ่นผสมเสียน
(GMM) และรูปแบบที่ซ่อนมาร์คอฟ (HMM) ตามลำดับ.
ก็สามารถที่จะแสดงให้เห็นว่าอัตราการรับรู้ค่อนข้างดี
(98% ที่ 70dB และสูงกว่า 80% สัญญาณ 0dB
-to-เสียงอัตราส่วน) สามารถเข้าถึงได้แม้ภายใต้รุนแรงเกาส์สีขาว
degradations เสียง

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ในการรับรู้ระยะสอง
คำสถิติเปรียบเทียบใช้แบบผสม )
( GMM ) และแบบจำลองฮิดเดนมาร์คอฟ ( อืม ) ตามลำดับ .
มันสามารถแสดงให้เห็นว่าค่อนข้างดี อัตราการรู้จำ
( 98% ที่ 70db ขึ้นไป 80 % อัตราส่วนสัญญาณ
0db ) สามารถเข้าถึงได้แม้ภายใต้รุนแรง > สีขาว
เสียง degradations .