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natural language identification 自然语言识别
automatic language identification 自动语言辨识
Code for Language Identification 语言识别代码
automatic language identification lid 自动语言辨识
This paper presents an automatic language identification(LID) system which uses shifted delta cepstra(SDC) feature vectors and universal background model(UBM).
本文提出了一种基于SDC特征和GMM-UBM模型的自动语种识别方法。
参考来源 - 基于SDC特征和GMMA language identification system includes three parts: feature extraction, modeling and judgment rule.
语言辨识系统主要可分为三个部分,即特征提取、模型建立和判决规则。
参考来源 - 电话信道下语言辨识技术研究·2,447,543篇论文数据，部分数据来源于NoteExpress
以上来源于: WordNet
According to the ideas of modeling on the speech, there are two mainstream categories of language identification: based on acoustic model and based on language model.
根据建模思路的不同，主流的语种识别方法可以分为两大类：基于声学模型的方法和基于语言模型的方法。
We propose a novel approach to language identification.
提出一种语种辨识的新方法。
In GMM-based language identification system, the environment and individual characteristics are always the factors that influence the identification accuracy.
在基于GMM的语种识别系统中，实际环境和个人因素一直是影响识别率提高的因素。
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