Vergleichende Analyse zwischen HMM- und GMM-UBM-Methoden:

Diese Forschung befasst sich mit Möglichkeiten zur Minimierung der hohen Fehlerquote in Spracherkennungssystemen, die mit erwachsenen Sprechern trainiert und mit Kindersprechern getestet wurden. Die GMM-UBM-Methode wird als Alternative zur HMM-Methode bei der Suche nach dem optimalen Skalierungsfaktor (¿-optimal) für Kinderstimmen verwendet, wenn die Sprecherstandardisierungstechnik verwendet wird. Die angewandte Normalisierungstechnik ist die VTLN, die den Vokaltrakt verschiedener Kinderlautsprecher durch die Frequenzskalierung der Honig-Filterbank normalisiert. Bei der Bewertung dieser Technik haben wir auch nach der Menge der optimalen Mischungen gesucht, die die Leistung des Systems verbessern.