Sprecheridentifizierung mittels SVM bei der Oriya-Spracherkennung

Molti contributi sono stati redatti da linguisti e ricercatori di tutto il mondo per lingue inglesi e non inglesi. Tuttavia, per la lingua parlata Oriya ci sono finora solo pochi lavori di ricerca. Questo lavoro di ricerca rappresenta un contributo completamente nuovo per la lingua Oriya, che è una delle lingue ufficiali riconosciute in India. Diversi aspetti vengono considerati in questo lavoro. Algoritmi di riconoscimento statistico dei modelli vengono utilizzati nello sviluppo dell'identificazione del parlante e del riconoscimento vocale in Oriya. L'identificazione del parlante si basa sull'algoritmo Support Vector Machine (SVM), mentre l'algoritmo Hidden Markov Model (HMM) viene utilizzato nello sviluppo del motore di riconoscimento vocale in Oriya. Altre tecniche efficaci come il Dynamic Time Warping (DTW), la rete neurale feedforward con backpropagation basata su ontologie (BPFF), k-neighborhood, ecc. vengono anch'esse esaminate e analizzate in relazione all'identificazione del parlante e alle prestazioni del riconoscimento vocale in Oriya. Un corpus linguistico è l'unità fondamentale di ogni applicazione di elaborazione del linguaggio. Poiché non esiste un corpus linguistico in Oriya accessibile al pubblico, abbiamo creato due diversi corpora linguistici in Oriya.