Abstrakt. I detta dokument diskuteras användningen av den kortsiktiga energikonturen för tal som slätas ut av en fuzzy-baserad metod för att automatiskt segmentera den till stavelseenheter. Två nya ytterligare förfaranden, lokal normalisering och efterbehandling, föreslås för att anpassa sig till det indonesiska språket. Testing to 220 Indonesiska uttalanden visade att den lokala normaliseringen avsevärt förbättrade prestandan hos den fuzzy-baserade utjämningen. I efterbehandlingen fungerar uppdelning och assimilering på olika sätt. Uppdelningen av missade korta stavelser kraftigt minskade radering, men något ökad insättning. Å andra sidan minskade assimileringen av ett enda konsonantsegment till ett förväntat tidigare eller nästa segment något, men ökade raderingen. Användningen av uppdelning gav en högre noggrannhet än assimilering och kombinerade uppdelningsassimileringsförfaranden, eftersom assimileringen i många fall håller de oväntade införandena och översmälter de förväntade segmenten. Nyckelord: assimilering, fuzzy-baserad utjämning; indonesiskt språk; lokal normalisering; kortsiktig energikontur; delning; stavelsebar segmentering. Information om stavelseenheter kan användas för att förbättra prestandan för platt startbaserad automatisk taligenkänning [1]- [11]. År 2010, Janakiraman m.fl. [11] rapporterade att införandet av information om stavbara gränser i engelsk ASR minskade både beräkningskomplexiteten och felfrekvensen för ord (WER) avsevärt jämfört med schablonstarten för ASR. WER kan minskas från 13 % till 4,4 % och från 36 % till 21,2 % för TIMIT- och NTIMIT-databaser. Varje språk har unika egenskaper. Engelska och indonesiska har till exempel olika stavelsemönster. En studie av telefonsamtal och växelkort av har visat att engelska har 80% monosyllabiska ord och 85% av dem är enkla strukturer (V, VC, CV, CVC)
Denna metod kan ge sämre resultat när assimileringsförfarandet översmälter de förväntade segmenten och håller det oväntade införandet REF.
Automatic Segmentation of Indonesian Speech into Syllables using Fuzzy Smoothed Energy Contour with Local Normalization, Splitting, and Assimilation
{'venue': None, 'journal': 'Journal of ICT Research and Applications', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}