Я пытаюсь решить проблему обнаружения ключевых слов.В этом у меня есть библиотека, которая содержит 50 слов, чтобы предсказать.Я использую MFCC для извлечения свойства слова и получил векторную характеристику размера 13 * 13.Затем я передаю его на тренировку с функцией svm_train.
Дело в том, что ключевое слово - вьетнамский.Поэтому я хочу разделить 50 слов на 6 групп, которые представляют вопросительный знак вопроса, тильду, острый, серьезный акцент, точку и ни то, ни другое.6 групп обучены 6 отдельным моделям SVM.
Итак, мой вопрос, когда я получаю особенность слова.Как я могу выбрать 1 из 6 моделей, которые лучше всего предсказать?Есть ли способ, по которому мне не нужно проходить через все 6 моделей и выбирать лучший акк оттуда?