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https://gowwwurl.com/langdetect?source=storeinfo.jp&se=2019_09_16&keyword=Deep+Bottleneck+Features+For+Spoken+Language+Identification&referrer=zh-TW

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比喻語言的可穩定性和可檢測性的例子。口語識別（SLR）側重於培訓瓶頸網絡的實際方面和分析它們在SLR中的集成。通過比較單聲道和多語言功能的屬性，我們展示了多語言訓練對SLR的適用性。用於口語識別的深層瓶頸特徵的性能評估摘要：我們之前的工作表明，訓練有素的深度神經網絡（DNN）生成的深度瓶頸特徵（DBF）可以在總可變性（TV）時提供高性能語言識別（LID）建模用於後端。口語識別深層瓶頸特徵的績效評估B Jiang，Y Song，S Wei，MG Wang，I McLoughlin，LR Dai第九屆中國口語語言處理國際研討會，143-147,2014。

在這項工作中，我們提出了一個關於使用深度神經網絡（DNN）進行自動語言識別的全面研究（LID。由於最近在語音識別的聲學建模中使用DNN的成功，我們使DNN適應識別的問題。特定話語中的語言來自其短期聲學特徵。

抽象。最近，從包含狹窄瓶頸的深層神經網絡（DNN）中提取的深度瓶頸特徵（DBF）已應用於語言識別（LID），並且比NIST上的最新方法產生顯著的性能改進。 LRE 2009。

PDF任務感知語言的深層瓶頸特徵。

Kiranramnath007語言檢測器。

查詢的準確語言檢測推文玫瑰花結文本分析。語言識別檔案Rosette Text Analytics。

https://amp.amebaownd.com/posts/6946080 峰值檢測python語言 https://seesaawiki.jp/nisenshi/d/Deep%20Learning%20For%20Spoken%20Language%20Identification%20Gr%26%23233%3bgoire%20Montavon 從電子郵件消息中檢測最終用戶的語言。語言識別碼列表軍隊。

此外，它們可能易受由不同揚聲器，語音段的特定內容和背景噪聲引起的變化的影響。為了解決這個問題，我們建議在語音識別中使用深度神經網絡（DNN）成功推動口語LID的深度瓶頸功能（DBF）。

使用視覺特徵進行語言識別IEEE Journals Magazine。用字符串c語言檢測url。

2011年預測標記語言建模研討會的會議記錄

標題：具有深層瓶頸特徵的語言識別。網站語言檢測翻譯 https://zunenshii.theblog.me/posts/6948490 用戶：使用TextCat進行TJones WMF Notes語言檢測。考慮到深度學習的爆發，這裡有一個博客列出了ASR深度學習的論文：一個帶註釋的深度學習書目我只是在博客中添加材料聲學建模1.增量。 SilentFlame語言識別。 PDF語言識別的深層瓶頸特徵。

nushirasu / d /標準％20Language％20Detection％20GET）口語識別的深層瓶頸特徵。深層瓶頸功能。在本節中，我們將討論如圖1所示的DBF提取過程和結構，用作口頭LID的聲學前端，首先描述DNN訓練過程，包括生成性預訓練和判別性微調階段，然後是DBF提取過程。語言在ftk中識別。

Jiang Bing - Google學術搜索引用。

2019.09