In this book two methods are explored that are used for classification tree to handle large amount of data. In the first method to mine large data sets, a single training data set is be broken into n subsets. A classification tree will be learned from each of these n subsets in parallel. Rules are then be generated from the classification trees. These rules are combined into one rule set. Then the final set of rules are used to classify future unseen data. In the second method, post process the mined information from classification tree in order to extract actions to change the status of...

Les caractéristiques de la parole, comme le ton et la hauteur, jouent un rôle crucial dans l'amélioration des performances des moteurs de reconnaissance vocale. La langue Punjabi possède des caractéristiques tonales du phonème laryngé [h] /h/ . Dans ce livre, les auteurs ont essayé d'examiner l'aspect tonal d'un mot à son glottal [h] /h/. Bien que [h] /h/ soit utilisé dans toutes les positions du mot, c'est-à-dire au début, au milieu et à la fin, il n'est cependant tonal que dans quelques cas. Les mots contenant [h] /h/ à différentes positions ont été enregistrés par des...

Le principal défi dans le domaine de la reconnaissance automatique de la parole repose sur la compréhension de la création de tels modèles acoustiques capables de représenter des différences distinctes dans les langues parlées. La conception de tels systèmes est sans aucun doute affectée par des paramètres tels que l'âge, le sexe, le style d'expression, la variabilité dialectale, l'environnement d'enregistrement, etc. L'ensemble du travail de ce livre est basé sur les quatre dialectes de la langue Punjabi, classée comme la 10ème langue la plus parlée dans le monde, avec plus...