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延伸拓展

產(chǎn)品詳情：2.基于分類的語音轉(zhuǎn)文字，國內(nèi)外學者提出很多方法，一大部分是通過先提取訓練圖像的底層特征，然后在底層特征和關(guān)鍵詞分類器之間建立分類模型，再對未標注的圖像集運用這個模型進行分類，完成語音轉(zhuǎn)文字。早期的分類器只能實現(xiàn)圖像與關(guān)鍵詞之間的一對一標注，后來經(jīng)過對分類器的改進，可以實現(xiàn)一對多的分類。但是基于分類的語音轉(zhuǎn)文字，無論是一對一的分類方式還是一對多的分類方法，都在不同程度上受到分類器個數(shù)的約束和限制，對于大數(shù)據(jù)環(huán)境下的圖像或者大量關(guān)鍵詞的標注情況不適用。但是，基于分類模型的語音轉(zhuǎn)文字在圖像識別和檢索方面有很明顯的優(yōu)越性。相關(guān)模型的語音轉(zhuǎn)文字方法是通過構(gòu)建一個概率統(tǒng)計模型來計算圖像內(nèi)容和標注關(guān)鍵詞之間的聯(lián)合概率。圖像底層特征與標注關(guān)鍵詞之間不是一一對應的，聯(lián)系不是太緊密。但是要想準確得到圖像內(nèi)容與標注詞之間的聯(lián)合概率，就要分析語義關(guān)鍵詞之間存在的共生概率關(guān)系，語義關(guān)鍵詞之間的不獨立性，會造成計算得到聯(lián)合概率不準確，而影響標注結(jié)果?；诎氡O(jiān)督模型語音轉(zhuǎn)文字方法的優(yōu)點是在學習階段可以利用更多的數(shù)據(jù)，更加適合于已標注的訓練數(shù)據(jù)量相對較小、總數(shù)據(jù)量較大的情況。這種語音轉(zhuǎn)文字方法在大數(shù)據(jù)環(huán)境下可以得到很好地推廣。但是該種標注方法也有缺點，在標注的過程中必須考慮圖像間的權(quán)值問題，以及圖像與圖像之間，詞與詞之間，圖像與詞語之間的相關(guān)性問題，而這些問題也是基于語音轉(zhuǎn)文字過程中的關(guān)鍵點與難點。

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