ベクトル量子化による音声処理を説明

Question

うまく決めら この研究論文 方法を正確に再現できる標準のベクトル量子化アルゴリズムを決定する言語の正体不明の音声入力に基づき、研修を設定します。ここでの基本的な情報:

概要情報 言語認識の例日本語、英語、ドイツなど)を使用音響特徴量が重要で難しい問題が現在の音声 技術です。...音声データベースを用いて論文を含む20言語:16 文治二男子4名、4率が高い。期間 文章は約8秒。最初のアルゴリズムの標準 ベクトル量子化（ＶＱ）技術を用いています。全ての言語の特徴 自VQ韓, .

認識アルゴリズム 最初のアルゴリズムの標準のベクトル量子化（ＶＱ）技術を用いています。各言語 k, 特徴は、独自のVQ韓, .の認識の段階に入力音声は量子化による の蓄積量子化歪みd_k、計算されます。の言語としての最小限の歪みが認識されます。Calcualating VQの歪み、複数のLPCスペクトルの歪み対策が加わり---この場合、WLR--対して比率--距離： http://tinyurl.com/yc52gcl.

標準VQアルゴリズム A韓, altテキストhttp://tinyurl.com/y8csx6e, 各言語を用いて生成する研修文が書かれています。現在までの累積走行距離のための入力ベクトルの文 , に定義される。 altテキストhttp://tinyurl.com/ybynjc2

までの距離 d できる距離に対応するの音響特徴量と同じように使用される韓ます。各言語の特徴は、VQ韓, .

私の質問は、どのよう正確にいるのか？をセットにした50の文章を英語です。MATLABで簡単に計算してWLR任意の信号です。が、どうやって策定韓べてのものを使用しなければなWLRのための"韓世代"のための英語です。いもの好奇心としてどのように比較VQ韓のサイズ16日（るしていることを見い出したベストサイズを、指定された入力信号です。だが輌このペーパーだから、帰れなかった私にとって思います。

よろしく！

Answer 1

第二の問題の比較韓指定された信号はより簡単です：各韓入V_k_jだから距離を算出するd入力信号です。の"j"を最小距離'd'まcorespondに最適韓入力します。として、距離の機能を使用できWLR

ビル韓(trainig)はビットが複雑化してきております。だけで文章をベクターの長さN(16)そして利用クラスタリングアルゴリズム（k）することをクラスターこれらのベクトル.データベース検索システムの平均べてのクラスターこの平均値とする韓ます。でfisrtものと考えられる。

別のアルゴリズム(私は少し高めではないでしょうかすることができます。 こちらの.また、簡単な訓練のアルゴリズムの記述 Wikipedia