The late integration model has the

The late integration model has the best performance, but
this is because it makes use of a weight parameter determined
during training. The weight parameter can, in principle,
be adjusted during recognition to achieve similar results, but we do not have any reliable way to determine the appropriate
value. The early integration methods outperform the audio
system over most of the SNR range. However, the modied

Results (Thai) 1:

แบบรวมสายมีประสิทธิภาพดีที่สุด แต่ทั้งนี้เนื่องจากมันทำให้ใช้พารามิเตอร์น้ำหนักที่กำหนดในระหว่างการฝึกอบรม น้ำหนักพารามิเตอร์สามารถ หลักปรับปรุงในระหว่างการรับรู้เพื่อให้บรรลุผลที่คล้ายกัน แต่เราไม่มีวิธีที่เชื่อถือได้จะกำหนดงานค่า เสียงมีประสิทธิภาพสูงกว่าวิธีแรกรวมระบบของโร้คช่วง อย่างไรก็ตาม modi ed

Results (Thai) 2:

รูปแบบบูรณาการในช่วงปลายมีประสิทธิภาพที่ดีที่สุด แต่
เป็นเพราะมันทำให้การใช้พารามิเตอร์กำหนดน้ำหนัก
ระหว่างการฝึกอบรม พารามิเตอร์น้ำหนักสามารถในหลักการ
จะมีการปรับในช่วงการรับรู้เพื่อให้บรรลุผลที่คล้ายกัน แต่เราไม่ได้มีวิธีการที่เชื่อถือใด ๆ เพื่อตรวจสอบที่เหมาะสม
คุ้มค่า วิธีบูรณาการในช่วงต้นดีกว่าเสียง
ระบบส่วนใหญ่ของช่วง SNR อย่างไรก็ตาม Modi เอ็ด

Results (Thai) 3:

แบบบูรณาการสายที่มีประสิทธิภาพที่ดีที่สุด แต่
นี้เป็นเพราะมันทำให้การใช้น้ำหนักพารามิเตอร์ที่กำหนด
ในระหว่างการฝึกอบรม น้ำหนักพารามิเตอร์สามารถในหลักการในการปรับ
เพื่อให้บรรลุผลที่คล้ายกัน แต่เราไม่มีวิธีที่เชื่อถือได้เพื่อตรวจสอบค่าที่เหมาะสม

วิธีการรวมก่อนดีกว่าระบบเครื่องเสียง
เหนือที่สุดของช่วง สมัครงานอย่างไรก็ตาม โมดิ  เอ็ด