Skip navigation
Please use this identifier to cite or link to this item: https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/41907
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.authorАфанасьева, А. А.-
dc.contributor.authorБелодед, Н. И.-
dc.date.accessioned2020-12-21T08:22:04Z-
dc.date.available2020-12-21T08:22:04Z-
dc.date.issued2020-
dc.identifier.citationАфанасьева, А. А. Сравнение систем определения языка разговорной речи / Афанасьева А. А., Белодед Н. И. // Информационные радиосистемы и радиотехнологии 2020 : материалы Республиканской научно-практической конференции, Минск, 28-29 октября 2020 г. / Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники ; редкол.: В. А. Богуш [и др.]. – Минск : БГУИР, 2020. – С. 237-241.ru_RU
dc.identifier.urihttps://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/41907-
dc.description.abstractВ работе проведён анализ в системах автоматического определения языка речевого сигнала, основанных на скрытых Марковских моделях (СММ), на многослойной самоорганизующейся сети Кохонена (МССК) и на системе, использующей сверточные нейронные сети (СНС), а также приведена оценка точности определения языка данных систем распознавания языка речи.ru_RU
dc.language.isoruru_RU
dc.publisherБГУИРru_RU
dc.subjectматериалы конференцийru_RU
dc.subjectскрытые Марковские моделиru_RU
dc.subjectсверточные нейронные сетиru_RU
dc.subjectсети Кохоненаru_RU
dc.titleСравнение систем определения языка разговорной речиru_RU
dc.typeСтатьяru_RU
local.description.annotationThe paper analyzes automatic speech signal language detection systems based on hidden Markov models, a multi-layer self-organizing Kohonen network, and a system using convolutional neural networks, it also evaluates the accuracy of language detection in speech recognition systems.-
Appears in Collections:Информационные радиосистемы и радиотехнологии 2020 : Республиканская научно-практическая конференция

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
Afanasyeva_Sravneniye.pdf996.25 kBAdobe PDFView/Open
Show simple item record Google Scholar

Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.