I detta dokument beskrivs användningen av språkmodeller i olika faser av taligenkänningssystemet Tamil för att förbättra dess prestanda. I detta arbete tillämpas språkmodellerna på olika nivåer av taligenkänning såsom segmenteringsfas, igenkänningsfas och stavelse- och ordnivåfelkorrigeringsfas. Talsignalerna var segmenterade på fonetisk nivå baserat på deras akustiska egenskaper. De felaktigt identifierade segmenteringspunkterna upptäcktes och korrigerades med hjälp av artikulatorisk funktionsbaserad phoneme språkmodell. De segmenterade signalerna kartlades till deras mobiler. De tvetydigheter i de erkända fonemerna reducerades genom att använda inter och intra ordbaserade språkmodeller. De erkända telefonerna grupperades samman för att bilda stavelser och sedan ord. Felen i stavelser och ord upptäcktes och korrigerades med hjälp av de stavelse- och morfembaserade språkmodeller som utvecklats för tamilskt språk. Prestandan i taligenkänningssystemet i Tamil förbättrades genom att man använde språkmodellerna i olika faser av taligenkänningen. Erkännandegraden på 74,11 % erhölls genom tillämpning av språkmodeller i segmenteringsfasen, som förbättrades ytterligare till 84,11 % i oneme-igenkänningsfasen och slutligen till 87,1 % på stavelsenivå och word level-igenkänningsfasen. Därför har användningen av språkmodeller drastiskt minskat felfrekvensen på olika nivåer och förbättrat igenkännandet av taligenkänningssystemet Tamil.
I dokumentet REF, författare förbättrades noggrannheten i Tamil talsystem genom att utforma språkmodeller på olika nivåer såsom segmentering fas, igenkänning fas och stavelse och ordnivå felkorrigering fas.
Design of language models at various phases of Tamil speech recognition system
{'venue': None, 'journal': 'International journal of engineering science and technology', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}