مشخصه‌یابی
مشخصه‌یابی، زمانی که در علم مواد استفاده می شود به یک فرایند عمومی و وسیع که در آن ساختار مواد و خواص آنها مورد بحث اندازه گیری قرار میگیرد برمی‌گردد. یک فرایند اساسی در رشته علم مواد است و بدون هیچ گونه درک علمی از مهندسی مواد می تواند تعیین شود. مفهمومِ این کلمه (مشخصه یابی) معمولاً تغییر می‌کند، برخی از تعاریفِ محدود به این بخش(مشخصه یابی) از تکنیک‌هایی استفاده می‌کنند که ساختار میکروسکوپی و خواص مواد را مطالعه می‌کنند در حالیکه تعریف دیگر از این مورد برمی‌گردد به هر فرایند آنالیز مواد شامل روش‌های ماکروسکوپیک مثل آزمون های مکانیکی آنالیزهای حرارتی و محاسبه دانسیته. مقیاس این ساختارهای مورد بررسی قرار گرفته در مشخصه یابی مواد بازه هایی از انگستروم، مثل تصویر برداری از یک اتم و پیوند های شیمیایی، تا سانتی متر مثل تصویربرداری از ساختار های دانه درشت در فلزات را شامل می شود. در حالیکه تعداد زیادی از روشهای مشخصه یابی همچون میکروسکوپ نوری ساده در طول قرن ها استفاده می شدند، روش های نوین در حال گسترش هستند. به طور خاص ظهور میکروسکوپ الکترونی و طیف سنجی جرمی یونی ثانویه در قرن بیستم موجب انقلابی در این زمینه بود که اجازه تصویربرداری و آنالیز ساختارها و ترکیبات را در مقیاس های بسیار کوچکتری نسبت به آنچه در گذشته قابل انجام بود را می داد و منجر به افزایش قابل توجه در فهم این مرحله که چرا مواد خواص و رفتار متفاوتی نشان می دهند شد. اخیراً میکروسکوپ فشاری اتمی افزایش چشمگیری در رزولوشن های بالاتر ممکن برای آنالیزهای نمونه‌های مشخص در ۳۰ ساله اخیر را داشت.. روش میکروسکوپی یک گروه است مشخصه های مشخصه یابی ایست که یک نقشه از سطح و لایه ساختار زیر سطح ماده را کاوش می‌کند.این روش ها می‌توانند از فوتون ها، الکترون ها، یون ها و یا جستوگرهای با پایه فیزیکی برای جمع آوردی داده در رابطه با ساختار نمونه های در یک بازه‌ی طولیِ مقایس ها استفاده کنند. برخی نمونه‌های مرسوم از ابزار میکروسکوپی شامل موارد زیر میشوند:
مشکل لهجه در بازشناسی گفتار
ساخت مدل هر لهجه و تعیین نزدیک‌ترین مدل به یک نمونه تستی با استفاده از الگوریتم بیشترین درستنمایی ، یکی از روش‌های پایه در این زمینه است. در مرجع با در نظر گرفتن دو حالت مختلف، روش‌هایی برای مقاوم‌سازی در برابر لهجه پیشنهاد شده‌است. در حالت اول، اگر برای هر لهجه دادگان کافی در اختیار باشد، می‌توان با ساخت مدل‌های وابسته به لهجه و اعمال الگوریتم بیشترین درست‌نمایی، گفتار لهجه‌دار را بازشناسی نمود. در حالت دوم، اگر دادگان کمی برای هر لهجه در اختیار داشته باشیم، با ساخت یک مدل مستقل از لهجه و بکارگیری تکنیک‌های تطبیق در سطح آوانویسی و ترکیب آن با روش‌های تطبیق MLLR به بازشناسی گفتار لهجه‌دار می‌پردازیم. تحقیقات نشان می‌دهند که ویژگی‌های پروزودیک می‌توانند به خوبی خصوصیات یک لهجه را نشان دهند. استخراج این ویژگی‌ها در کنار سایر ویژگی‌های آکوستیکی مانند MFCC و PLP، می‌توانند در شناسایی لهجه‌های مختلف مفید باشند. در همین راستا در مرجع روشی جامع برای استخراج ویژگی‌های پروزودیک مانند زیر و بمی، فرکانس فرمانت، انرژی و غیره ارائه نموده‌است. علاوه بر این، ویژگی‌های بلند مدت نظیر SDC نیز در کنار ویژگی‌های پروزودیک نتایج خوبی در شناسایی لهجه و شناسایی زبان داشتند . از ویژگی‌های SDC در کنار ویژگی‌های دیگر برای آموزش مدل مخلوط گاوسی برای هر زبان یا لهجه استفاده می‌شود. استفاده از تکنیک‌های متمایزساز مانند تحلیل متمایزساز خطی (LDA) و تحلیل متمایز ساز خطی ناهمگون (HLDA) نیز می‌توانند منجر به افزایش دقت رده‌بندی شوند . از طرف دیگر، مدل‌هایی که اغلب به عنوان مدل لهجه بکار گرفته می‌شوند از نوع GMM یا HMM هستند. شبکه عصبی و ماشین بردار پشتیبان (SVM)، کمتر در این حیطه بکار گرفته می‌شوند. برای مثال، در مرجع از مدل مخلوط گاوسی برای شناسایی لهجه استفاده شده‌است. در مرجع با توجه به وجود مرزهای فازی بین کلاس واج‌ها، از یک روش جدید مبتنی بر معیارهای فازی برای انتخاب مقادیر اولیه مخلوط‌های گاوسی استفاده شده‌است. در این روش، ارزش عضویت در کلاسترها، با توجه به فاصله‌های درون کلاستری و برون کلاستری محاسبه می‌شود. اگر بتوان بردار ویژگی‌ها را بشکلی مناسب فراهم کرد، SVM و ANN نیز می‌توانند در رده‌بندی لهجه مفید واقع شوند. برای مثال، در مرجع پس از دریافت سیگنال گفتار، با کمک یک بازشناس واج گاوسی، دنباله واج‌های آن سیگنال استخراج می‌شود. سپس به جای هر واج، ابر برداری شامل تمام میانگین‌های تمام مؤلفه‌های گاوسی آن واج جایگزین می‌گردد و بدین وسیله، یک سری بردار ویژگی جدید حاصل می‌شود که برای آموزش یک رده‌بند SVM بکار برده می‌شود. روش‌های متنوع بسیاری برای رده‌بندی و شناسایی لهجه‌ها وجود دارد. یکی دیگر از این روش‌ها که مرجع به آن اشاره کرده‌اند، روشی است که در آن با استفاده از یکسری تقطیع‌کننده‌های مبتنی بر GMM، گفتار را به دنباله‌ای از نمادها تبدیل می‌کنند. این نمادها در واقع شماره مؤلفه گاوسی مربوط به هر فریم هستند. در این روش‌ها ادعا می‌شود که ترتیب قرار گرفتن این نمادها در هر عبارت می‌تواند به شناسایی لهجه آن عبارت کمک کند.