Une approche semi-supervisée d'identification de la langue basée sur des réseaux en échelle

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Ce référentiel contient le code source des expériences dans un article intitulé Une approche semi-supervisée pour l'identification de langage basée sur des réseaux à relais. En 2015, le NIST a organisé un défi LRE i-vector. Le défi consistait à identifier quelle langue est parlée à partir d'un échantillon de parole, étant donné que la langue appartient à l'une des 50 langues données ou est l'une des langues non définies.

Dans. Porwal a proposé une approche d'apprentissage semi-supervisée basée sur l'apprentissage par correspondance structurelle pour l'identification des auteurs. Cette méthode d'apprentissage semi-supervisée a permis d'améliorer les performances d'un classifieur d'écriture avec deux caractéristiques artisanales distinctes (caractéristiques de gradient, de structure et de concavité (GSC) et d'angle de contour. Identification de langage à l'aide de réseaux de neurones récurrents à convolution profonde 16 août 2017 • Les systèmes d'identification de langage (HPI-DeepLearning / crnn-lid) sont utilisés pour classifier la langue parlée à partir d'un échantillon audio donné et constituent généralement la première étape de nombreuses tâches de traitement du langage parlé. , tels que les systèmes de reconnaissance vocale automatique (ASR).

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Identification de langage PDF de segments de texte courts avec des modèles N gram. PDF Apprentissage semi-supervisé avec des réseaux en échelle.

Réseaux en échelle semi-supervisés pour la parole

La détection de la langue ne fonctionne pas, mais la valeur par défaut est true. Une approche semi-supervisée d'identification de la langue basée sur le marketing de réseau à contacts. Nous utilisons une version modifiée de la procédure de formation semi-supervisée semi-supervisée récemment proposée sur le réseau Ladder, qui optimise les coûts de reconstruction d'une pile d'auto-encodeurs en réduction de bruit. Nous montrons que cette approche peut être appliquée avec succès au cas où le jeu de données d'apprentissage est composé de données acoustiques étiquetées et non étiquetées.

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Reconnaissance de phonèmes semi-supervisée avec échelle récurrente. Une approche semi-supervisée pour l'identification linguistique basée.