32 resultados para Supervised training

em Repositório Institucional UNESP - Universidade Estadual Paulista "Julio de Mesquita Filho"


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Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)

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The applications of Automatic Vowel Recognition (AVR), which is a sub-part of fundamental importance in most of the speech processing systems, vary from automatic interpretation of spoken language to biometrics. State-of-the-art systems for AVR are based on traditional machine learning models such as Artificial Neural Networks (ANNs) and Support Vector Machines (SVMs), however, such classifiers can not deal with efficiency and effectiveness at the same time, existing a gap to be explored when real-time processing is required. In this work, we present an algorithm for AVR based on the Optimum-Path Forest (OPF), which is an emergent pattern recognition technique recently introduced in literature. Adopting a supervised training procedure and using speech tags from two public datasets, we observed that OPF has outperformed ANNs, SVMs, plus other classifiers, in terms of training time and accuracy. ©2010 IEEE.

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Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

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Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

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Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

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Pós-graduação em Educação - FCT

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Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

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Pós-graduação em Serviço Social - FCHS

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Pós-graduação em Serviço Social - FCHS

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Pós-graduação em Ciências da Motricidade - IBRC

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Pós-graduação em Educação Matemática - IGCE

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Pós-graduação em Educação - FFC

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Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

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