مقاله تصدیق هویت گوینده با نرخ بیت بسیار پایین مبتنی بر چندی سازی برداری چند مرحله ای و مقاوم نسبتبه نویزهای نادیده

توجه : به همراه فایل word این محصول فایل پاورپوینت (PowerPoint) و اسلاید های آن به صورت هدیه ارائه خواهد شد

  مقاله تصدیق هویت گوینده با نرخ بیت بسیار پایین مبتنی بر چندی سازی برداری چند مرحله ای و مقاوم نسبتبه نویزهای نادیده دارای ۸ صفحه می باشد و دارای تنظیمات در microsoft word می باشد و آماده پرینت یا چاپ است

فایل ورد مقاله تصدیق هویت گوینده با نرخ بیت بسیار پایین مبتنی بر چندی سازی برداری چند مرحله ای و مقاوم نسبتبه نویزهای نادیده  کاملا فرمت بندی و تنظیم شده در استاندارد دانشگاه  و مراکز دولتی می باشد.

توجه : در صورت  مشاهده  بهم ریختگی احتمالی در متون زیر ،دلیل ان کپی کردن این مطالب از داخل فایل ورد می باشد و در فایل اصلی مقاله تصدیق هویت گوینده با نرخ بیت بسیار پایین مبتنی بر چندی سازی برداری چند مرحله ای و مقاوم نسبتبه نویزهای نادیده،به هیچ وجه بهم ریختگی وجود ندارد

بخشی از متن مقاله تصدیق هویت گوینده با نرخ بیت بسیار پایین مبتنی بر چندی سازی برداری چند مرحله ای و مقاوم نسبتبه نویزهای نادیده :

تعداد صفحات:۸

چکیده:

استفاده از روشهای کد نمودن اطلاعات گفتاری برای ارسال و استفاده از کاربردهای مختلف به خصوص در عرصه اینترنت، یکی از زمینه های مهم تحقیقات پژوهشگران در زمینه گفتار می باشد. در میان روشهای مختلف تفکیک فعالیتهای شناسایی میان سرویس دهنده و سرویس گیرنده، روش توامان سرویس دهنده – سرویس گیرنده نتایج بهتری را هم در میزان کاهش بار محاسباتی و هم در کاهش نیاز به پهنای باند زیاد به دست می دهد. همچنین استفاده از روش چندی سازی برداری چند مرحله ای یا MSVQ به علت کاهش نرخ بین ارسالی و دقت قابل قبول در کوانتیزه نمودن داده ها یک روش مناسب برای این امر می باشد. با تلفیق توپولوژی سرویس دهنده – سرویس گیرنده و روش MSVQ در بحث بازشناسی گوینده، راندمان های قابل قبولی بدست آمده است. کاهش نرخ بیت ارسالی از حدود ۴۰۰ بیت بر فریم بر حدود ۴۰ بیت بر فریم نیز از دیگر موارد جالب توجه در اینروش می باشد. همچنین با در نظر گرفتن چند مدل بر اساس نویزها و SNR های مختلف رای هر گوینده، فرایند مقاوم سازی سیستم نسبت به نویزهای مختلف با شدت های گوناگون انجام گرفته است که نتایج حاصل نشان دهنده کارایی خوب این روش حتی در مواردی است که نوع نویز داده های آموزش و داده های تست متفاوت هستند.