Порядоквыполненияработы. 1. Дополнить программу, созданную в ходе выполнения предыдущих лабораторных работ, инструментарием, реализующим классификацию фонем с помощью GMM и

1. Дополнить программу, созданную в ходе выполнения предыдущих лабораторных работ, инструментарием, реализующим классификацию фонем с помощью GMM и многослойного перцептрона.Реализовать двухслойный персептрон с функциями активации (3.1), (3.2). Количество входных нейронов соответствует размерности вектора признаков, количество выходных нейронов соответствует количеству фонем фонетических классов, максимальное количество нейронов вычислить согласно (3.3).

2. Выбрать для обучения ИНС начальное значение шага r 0.05, максимально допустимую среднеквадратичную ошибку ε – 0.005.

3. Обучить классификаторы, используя в качестве обучающей выборки БД наборов признаков для 10 различных фонем, созданную в результате выполнения лабораторной работы 1.

4. Разработать инструментарий, сохраняющий результаты обучения классификаторов в БД.

5. Создать контрольную выборку по всем наборам признаков из таблицы 1.2, содержащую по 10 представителей каждого фонетического класса.

6. Протестировать и отладить работу классификаторов на контрольной выборке по каждому набору признаков распознавания.

7. Оформить отчет по лабораторной работе.

Краткиетеоретическиесведения

Гауссовы смешанные модели (GMM)