6.3. Speaker recognitionResearch wo

6.3. Speaker recognition
Research works on text-dependent speaker identification
(Kasuriya et al., 2001; Wutiwiwatchai et al., 1999)
and speaker verification (Wutiwiwatchai et al., 2001) using
Thai utterances have also been carried out. However, the
algorithms used have been mostly language-independent.
Several pattern matching algorithms such as DTW,
HMM, and Gaussian mixture model (GMM) have been
applied with some well-known speech features, such as
MFCC and linear prediction coefficients (LPC). Only one
paper concerning Thai thus far, by Tanprasert et al.
(1999), has been presented. They conducted a speaker-identification
experiment using text prompts with different
tones. Six text prompts, one for each of the five Thai tones
and one for mixed tones, were read by speakers. This
experiment clearly showed that a text with mixed tones
was the most effective for speaker recognition.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

6.3. ลำโพงรู้งานวิจัยระบุลำโพงขึ้นอยู่กับข้อความ(Kasuriya et al., 2001 Wutiwiwatchai et al., 1999)และใช้การตรวจสอบลำโพง (Wutiwiwatchai และ al., 2001)Utterances ไทยมียังการดำเนินงาน อย่างไรก็ตาม การอัลกอริทึมที่ใช้แล้วส่วนใหญ่เป็นภาษาอิสระหลายรูปแบบตรงกับอัลกอริทึมเช่น DTWHMM และรูปแบบผสม Gaussian (GMM)ใช้กับบางคำพูดรู้จักคุณลักษณะ เช่นMFCC และทำนายเชิงเส้นสัมประสิทธิ์ (LPC) เพียงคนเดียวกระดาษที่เกี่ยวข้องกับไทยดังไกล โดยประสานตันประเสริฐ et alมีการนำเสนอ (1999), พวกเขาดำเนินการลำโพง-รหัสทดลองด้วยข้อความต่าง ๆโทนสี 6 ข้อความพร้อมท์ หนึ่งสำหรับแต่ละเสียงไทย 5และหนึ่งในโทนผสม ถูกอ่าน โดยลำโพง นี้การทดลองชัดเจนพบว่าข้อความที่ มีโทนสีที่ผสมมีประสิทธิภาพสูงสุดสำหรับการรับรู้ของลำโพง

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

6.3
ได้รับการยอมรับลำโพงวิจัยทำงานบนบัตรประจำตัวลำโพงข้อความขึ้นอยู่กับ
(Kasuriya et al, 2001;.. Wutiwiwatchai, et al, 1999)
และการตรวจสอบลำโพง (. Wutiwiwatchai, et al, 2001)
โดยใช้คำพูดไทยยังได้รับการดำเนินการ
อย่างไรก็ตามขั้นตอนวิธีการใช้ที่ได้รับส่วนใหญ่เป็นภาษาอิสระ.
รูปแบบหลายขั้นตอนวิธีการจับคู่เช่น DTW,
อืม, และรูปแบบการผสมแบบเกาส์ (GMM)
ได้รับนำไปใช้ด้วยคุณสมบัติที่มีคำพูดบางอย่างที่รู้จักกันดีเช่น
MFCC และค่าสัมประสิทธิ์การทำนายเชิงเส้น (LPC) . เพียงคนเดียวที่กระดาษเกี่ยวกับไทยป่านนี้โดย Tanprasert et al. (1999) ได้รับการเสนอ พวกเขาดำเนินการลำโพงประจำตัวประชาชนทดลองใช้ข้อความแจ้งให้กับที่แตกต่างกันเสียง หกแจ้งข้อความหนึ่งสำหรับแต่ละห้าเสียงไทยและหนึ่งสำหรับโทนสีผสมถูกอ่านโดยเจ้าของ นี้การทดลองแสดงให้เห็นอย่างชัดเจนว่าข้อความด้วยโทนสีผสมเป็นมีประสิทธิภาพมากที่สุดสำหรับการรับรู้ลำโพง

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

6.3 . การวิจัยการยอมรับ
ลำโพงทำงานบนข้อความขึ้นอยู่กับตัวลำโพง
( kasuriya et al . , 2001 ; wutiwiwatchai et al . , 1999 )
และแยกแยะผู้พูด ( wutiwiwatchai et al . , 2001 ) การใช้ภาษาไทยพูด
ยังได้รับการ อย่างไรก็ตาม
ขั้นตอนวิธีใช้ได้รับ ส่วนใหญ่ภาษาอิสระ
หลายรูปแบบขั้นตอนวิธีการจับคู่เช่น DTW
, อืมและแบบผสม ) ( GMM ) ได้รับการใช้คุณสมบัติบางอย่างคำพูด

และรู้จักกันดี เช่นค่าสัมประสิทธิ์การทำนายเชิงเส้น ( LPC ) เพียงหนึ่ง
กระดาษเกี่ยวกับไทยป่านนี้โดยตันประเสริฐ et al .
( 1999 ) ได้นำเสนอ พวกเขาใช้ลำโพงตัว
ทดลองใช้ข้อความแจ้งกับโทนต่าง ๆ

6 ข้อความแจ้งให้หนึ่งสำหรับแต่ละของห้าไทยโทน
และสำหรับเสียงผสม ถูกอ่าน โดยลำโพง การทดลองนี้แสดงให้เห็นว่า ข้อความด้วย

โทนผสมมีประสิทธิภาพมากที่สุดสำหรับผู้พูด การรู้จำ