• بخشی از ترجمه:

چکیده
چکیده – ما سیستم یکپارچه ای را در ارتباط با مدل های مخلوط گاوس ساختاری (SGMM) و شبکه های عصبی به منظور دستیابی به راندمان محاسباتی و دقت بالا در ارتباط با تعیین هویت گوینده ارائه می دهیم. مدل پس زمینه ساختاری (SBM) در ابتدا از طریق خوشه بندی زنجیره ای تمام موئلفه های مخلوط گاوس در ارتباط با مدل پس زمینه ساختاری ایجاد می گردد. به این ترتیب، یک فضای اکوستیک به بخش های چندگانه ای در سطوح مختلف قدرت تشخیص، جزء بندی می گردد. برای هر یک از گوینده های مورد نظر، مدل مدل مخلوط گاوس ساختاری (SGMM) از طریق استدلال حداکثری (MAP) سازگار با مدل پس زمینه ساختاری (SBM) ایجاد می گردد. در هنگام تست، تنها زیرمجموعه کمی از موئلفه های مخلوط گاوس برای هر بردار مختصات محاسبه می گردد تا هزینه محاسبه را به طور قابل توجهی کاهش دهد. علاوه بر این، امتیازات حاصل شده در لایه های مدل های درخت ساختار، برای تصمیم گیری نهایی از طریق شبکه عصبی ادغام می گردند. وضعیت های مختلفی در بررسی های انجام شده بر روی داده های حاصل از گفتگوهای تلفنی مورد استفاده در ارزیابی هویت گوینده NIST ، مقایسه شد. نتایج تجربی نشان می دهد که کاهش محاسبه توسط فاکتور ١٧ از طریق ۵% کاهش نسبی در میزان خطای هم ارز (EER) در مقایسه با خطو مبنا، حاصل می گردد. روش SGMM-SBM (مدل مخلوط گاوس ساختاری- مدل پس زمینه ساختاری)، مزایایی را نسبت به مدل اخیرا مطرح شده GMM (مدل مخلوط گاوس) داشته، که شامل سرعت بالاتر و عملکرد تشخیص بهتر، می باشد.
کلیداژه: خوشه بندی گاوس، شبکه عصبی، تعیین هویت گوینده، مدل مخلوط گاوس ساختاری
١. مقدمه
تحقیقات بر روی تشخیص گوینده که شامل تعیین هویت و تطبیق موارد می باشد به عنوان یک مورد فعال برای چندین دهه به شمار آورده می شود. هدف این می باشد تا تجهیزانت داشته باشیم که به صورت اتوماتیک فرد خاصی را تعیین هویت کرده یا فرد را از طریق صدای او تشخیص دهیم. بنابر روش های زیست سنجی، تشخیص صدای افراد می تواند در بسیاری از موارد همانند، شبکه های امنیتی، تراکنش های تلفنی و دسترسی به بخش ها کاربرد داشته باشد. گوینده ها به دو گروه تقسیم می شوند.گوینده های هدفمند و گوینده های غیرهدفمند.

• بخشی از مقاله انگلیسی:

Abstract

We present an integrated system with structural Gaussian mixture models (SGMMs) and a neural network for purposes of achieving both computational efficiency and high accuracy in text-independent speaker verification. A structural background model (SBM) is constructed first by hierarchically clustering all Gaussian mixture components in a universal background model (UBM). In this way the acoustic space is partitioned into multiple regions in different levels of resolution. For each target speaker, a SGMM can be generated through multilevel maximum a posteriori (MAP) adaptation from the SBM. During test, only a small subset of Gaussian mixture components are scored for each feature vector in order to reduce the computational cost significantly. Furthermore, the scores obtained in different layers of the tree-structured models are combined via a neural network for final decision. Different configurations are compared in the experiments conducted on the telephony speech data used in the NIST speaker verification evaluation. The experimental results show that computational reduction by a factor of 17 can be achieved with 5% relative reduction in equal error rate (EER) compared with the baseline. The SGMM-SBM also shows some advantages over the recently proposed hash GMM, including higher speed and better verification performance. EDICS: 1-SPEA

دانلود رایگان مقاله انگلیسی

خرید ترجمه فارسی مقاله

نوشته دانلود مقاله ترجمه شده مخلوط گاوس ساختاری و شبکه عصبی برای تعیین هویت گوینده – مجله IEEE اولین بار در ترجمه فا پدیدار شد.

• بخشی از ترجمه:

چکیده
این مقاله الگوریتم جدیدی را در ارتباط با کاهش پیچیدگی های محاسباتی در تشخیص صدای افراد بر مبنای چارچوب مدل گویش ترکیبی گاوس ارائه می کند. در ارتباط با موارد کاربردی که در آن ها سلسله مراتب مشاهدات کلی مد نظر قرار می گیرد، به توضیح این مطلب می پردازیم که بررسی سریع مدل های احتمالی تشخیص صدا از طریق تنظیم توالی زمانی بردارهای مشاهداتی مورد استفاده برای بروزرسانی احتمالات جمع آوری شده مربوط به هر مدل گوینده، حاصل می گردد. رویکرد کلی در استراتژی جستجوی مقدماتی ادغام می شود، و نشان داده شده است که باعث کاهش زمان برای تعیین هویت گوینده از طریق فاکتورهای ١۴٠ بر روی روش های جستجوی استاندارد کلی و فاکتور شش با استفاده از روش جستجوی مقدماتی شده است. که گویندگان را از مجموع ١٣٨ گوینده دیگر تشخیص می دهد.
١. مقدمه:
توانایی تشخیص صدای هر فرد اخیرا در تحقیقات پیشین مورد توجه قرار گرفته است. کاربرد های شناسایی و تشخیص صدای هر فرد در ارتباط با تماس های تلفنی، امنیت کامپیوتری و همچنین دسترسی به اسناد مهم بر روی اینترنت می باشد. استفاده از مدل ترکیبی گاوس برای تعیین هویت گویندگان عملکردهای قابل مقایسه ای را در ارتباط با تکنیک های موجود دیگر ایجاد کرده است. برای نمونه، میزان خطا در ارتباط با ١٣٨ گوینده به میزان ٠.٧% کاهش نشان داده است. به هر حال با افزایش اندازه جمعیت و ابزارهای آزمایشی، هزینه محاسباتی اجرای این بررسی ها به طور اساسی افزایش داشته است. این مقاله مسئله کاهش پیچیدگی های محاسباتی شناسایی هویت گوینده را با استفاده از جستجوی مقدماتی همراه با تنظیملت جدید سلسله مراتب مشاهدات مد نظر قرار می دهد.

• بخشی از مقاله انگلیسی:

ABSTRACT

With the emergence of many-core architectures, it is quite likely that multiple applications will run concurrently on a system. Existing locally and globally adaptive routing algorithms largely overlook issues associated with workload consolidation. The shortsightedness of locally adaptive routing algorithms limits performance due to poor network congestion avoidance. Globally adaptive routing algorithms attack this issue by introducing a congestion propagation network to obtain network status information beyond neighboring nodes. However, they may suffer from intra- and inter-application interference during output port selection for consolidated workloads, coupling the behavior of otherwise independent applications and negatively affecting performance. To address these two issues, we propose Destination-Based Adaptive Routing (DBAR). We design a novel low-cost congestion propagation network that leverages both local and non-local network information for more accurate congestion estimates. Thus, DBAR offers effective adaptivity for congestion beyond neighboring nodes. More importantly, by integrating the destination into the selection function, DBAR mitigates intra- and inter-application interference and offers dynamic isolation among regions. Experimental results show that DBAR can offer better performance than the best baseline algorithm for all measured configurations; it is well suited for workload consolidation. The wiring overhead of DBAR is low and DBAR provides improvement in the energy delay product for medium and high injection rates.

دانلود رایگان مقاله انگلیسی

خرید ترجمه فارسی مقاله

نوشته دانلود مقاله ترجمه شده الگوریتم مسیر یابی کارآمد برای مدل ترکیبی گاوس – مجله IEEE اولین بار در ترجمه فا پدیدار شد.