Firstly, the end-point detection ro

Firstly, the end-point detection routine is applied to the
raw data to find the region of interest for further processing.
This is followed by the selection of frames based on the
starting and ending points. The selected frames are then
represented by MFCC coefficients. Finally, the features of all
frames are fed into the neural network.
The same procedures are applied in the training and
recognition stages. The only difference is that during the

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ประการแรก ขั้นตอนการตรวจเลือกจะใช้กับการข้อมูลดิบหาภูมิภาคที่น่าสนใจสำหรับการประมวลผลต่อไปนี้ตาม ด้วยการเลือกเฟรมตามเริ่มต้น และจุดสิ้นสุด เฟรมที่เลือกอยู่แล้วแสดง โดยสัมประสิทธิ์ MFCC สุดท้าย คุณลักษณะทั้งหมดเฟรมจะเลี้ยงเป็นข่ายประสาทมีใช้กระบวนการเดียวกันในการฝึก และขั้นตอนการรู้จำ ข้อแตกต่างคือในระหว่าง

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ประการแรกการตรวจสอบประจำจุดสิ้นสุดจะนำไปใช้กับข้อมูลดิบที่จะหาภูมิภาคที่น่าสนใจสำหรับการประมวลผลต่อไป. นี้ตามด้วยการเลือกเฟรมขึ้นอยู่กับจุดเริ่มต้นและสิ้นสุด เฟรมที่เลือกจะถูกแทนด้วยค่าสัมประสิทธิ์ MFCC สุดท้ายคุณสมบัติของทุกเฟรมเป็นอาหารเข้าสู่เครือข่ายประสาท. ขั้นตอนเดียวกันจะนำไปใช้ในการฝึกอบรมและขั้นตอนการรับรู้ แตกต่างเพียงว่าในช่วง

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

คือ ขั้นตอนการตรวจสอบความหมาย : ใช้กับ
ข้อมูลดิบเพื่อหาพื้นที่ที่น่าสนใจสำหรับการประมวลผลต่อไป
นี้จะตามมาด้วยการเลือกเฟรมตาม
เริ่มต้นและสิ้นสุดที่จุด การเลือกเฟรมแล้ว
แสดงโดยสัมประสิทธิ์ค่า . ในที่สุด , คุณสมบัติของ
เฟรมป้อนเข้าโครงข่ายประสาท .
กระบวนการเดียวกันจะใช้ในการฝึกอบรมและ
ขั้นการรับรู้ ความแตกต่างเท่านั้นคือ ว่า ระหว่าง