HyperAIHyperAI

Command Palette

Search for a command to run...

نظام جامعة هونغ كونغ للعلوم والتقنية لمهام QUESST في MediaEval 2014

Tan Lee Haipeng Wang

الملخص

يصف هذا البحث نظامًا لبحث الكلمات المفتاحية الصوتية طوّر في الجامعة الصينية لهونغ كونغ (CUHK) ضمن مهمة البحث بالاستعلام من خلال مثال على الكلام (QUESST) ضمن مسابقة MediaEval 2014. يعتمد هذا النظام على ميزات الاحتمالات (posterior features) وتقنية تقويم الزمن الديناميكي (Dynamic Time Warping - DTW) لمهام مطابقة الكلمات المفتاحية. تم إنشاء أنواع متعددة من ميزات الاحتمالات باستخدام معالجات كلمات (tokenizers) مختلفة، ثم تم دمجها عبر تركيب خطي على مصفوفات المسافات الناتجة عن DTW. تتمثل الإسهام الرئيسي لهذا النظام هذا العام في منهجية التجميع القائمة على رؤى متعددة (Multiview Segment Clustering - MSC) لبناء معالج كلمات تلقائي غير مراقب (ASM). وقد بلغت قيم Cnxe وATWV لنتائجنا المقدمة على مجموعة التقييم 0.682 و0.412 على التوالي.


بناء الذكاء الاصطناعي بالذكاء الاصطناعي

من الفكرة إلى الإطلاق — سرّع تطوير الذكاء الاصطناعي الخاص بك مع المساعدة البرمجية المجانية بالذكاء الاصطناعي، وبيئة جاهزة للاستخدام، وأفضل أسعار لوحدات معالجة الرسومات.

البرمجة التعاونية باستخدام الذكاء الاصطناعي
وحدات GPU جاهزة للعمل
أفضل الأسعار

HyperAI Newsletters

اشترك في آخر تحديثاتنا
سنرسل لك أحدث التحديثات الأسبوعية إلى بريدك الإلكتروني في الساعة التاسعة من صباح كل يوم اثنين
مدعوم بواسطة MailChimp