Abstrakt. På thailändska är tonalinformation en viktig komponent för att identifiera ett ords lexikala betydelse. Följaktligen kan thailändsk tonklassificering naturligtvis förbättra prestandan hos det thailändska taligenkänningssystemet. I den här artikeln rapporterade vi därför om vår studie av thailändsk tonklassificering. Baserat på vår undersökning, de flesta av Thailändska tonklassificeringsstudier bygger på statistiska maskininlärning metoder, särskilt Artificial Neural Network (ANN)-baserat tillvägagångssätt och Hidden Markov Model (HMM)-baserat tillvägagångssätt. Även om båda metoderna gav rimliga prestationer, hade de vissa begränsningar på grund av sina matematiska modeller. Vi införde därför ett nytt tillvägagångssätt för thailändsk tonklassificering med hjälp av ett Hidden Conditional Random Field (HCRF)-baserat tillvägagångssätt. I vår studie undersökte vi även tonkonfigurationer med tonegenskaper, frekvensskalning och normaliseringsteknik för att finjustera prestanda av thailändsk tonklassificering. Experiment utfördes både i ett isolerat ordscenario och i ett kontinuerligt talscenario. Resultaten visade att den HCRF-baserade metoden med funktionen F_dF_aF, ERB-hastighetsskalning och en z-score normaliseringsteknik gav högsta prestanda och överträffade ett basvärde med hjälp av den ANN-baserade metoden, som hade rapporterats som det bästa för den thailändska tonklassificeringen, i båda scenarierna. Den bästa prestandan för HCRF-baserad metod gav en minskning av felfrekvensen med 10,58 % respektive 12,02 % för isolerat ordscenario respektive kontinuerligt talscenario vid jämförelse med det bästa resultatet av utgångsvärdena.
Kertkeidkachorn m.fl. REF använder Hidden Conditional Random Field (HCRF) för att utföra tonklassificeringen på thailändska.
A Hidden Conditional Random Field-Based Approach for Thai Tone Classification
{'venue': None, 'journal': 'Engineering Journal', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}