| ชื่อบทความที่เผยแพร่ |
Isarn Digit Speech Recognition using HMM |
| วัน/เดือน/ปี ที่เผยแพร่ |
15 มกราคม 2561 |
| การประชุม |
| ชื่อการประชุม |
The 2nd International Conference on Information Technology |
| หน่วยงาน/องค์กรที่จัดประชุม |
Faculty of ICT,Mahidol University,Nakhon Pathom,Thailand |
| สถานที่จัดประชุม |
Faculty of ICT,Mahidol University,Nakhon Pathom,Thailand |
| จังหวัด/รัฐ |
Nakhon Pathom |
| ช่วงวันที่จัดประชุม |
2 พฤศจิกายน 2560 |
| ถึง |
3 พฤศจิกายน 2560 |
| Proceeding Paper |
| Volume (ปีที่) |
2018 |
| Issue (เล่มที่) |
2 |
| หน้าที่พิมพ์ |
18-22 |
| Editors/edition/publisher |
|
| บทคัดย่อ |
Herein we present an automatic digit-speech recognition system for the Isarn language, which is a dialect spoken in the northeast of Thailand. In this work, an Isarn digit corpus was collected from natives speakers. The system utilizes the Mel Frequency Cepstral Coefficients (MFCC) technique to extract speech features, and the Hidden Markov Model (HMM) classifier for speech recognition. The paper focuses on isolated and continuous speech recognition for speakers (dependent and independent) uttering Isarn numerals (from 0 through 999). The system was evaluated by correctness. The results obtained from isolated recognition in speaker dependence and speaker independence were 90.00% and 79.80%, respectively; whereas continuous recognition provided results of 89.16% in speaker dependence and 82.47% in speaker dependence. |
| ผู้เขียน |
|
| การประเมินบทความ (Peer Review) |
มีผู้ประเมินอิสระ |
| มีการเผยแพร่ในระดับ |
นานาชาติ |
| รูปแบบ Proceeding |
Full paper |
| รูปแบบการนำเสนอ |
Oral |
| เป็นส่วนหนึ่งของวิทยานิพนธ์ |
เป็น |
| ผลงานที่นำเสนอได้รับรางวัล |
ไม่ได้รับรางวัล |
| แนบไฟล์ |
|
| Citation |
0
|
|
|
ข้อมูลการเผยแพร่ผลงาน
การเผยแพร่ในรูปของบทความวารสารทางวิชาการ
English