Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Wyszukujesz frazę "cepstral coefficients" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-2 z 2
Tytuł:
Visualization of stages of determining cepstral factors in speech recognition systems
Autorzy:
Proksa, R.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/333103.pdf
Data publikacji:
2009
Wydawca:
Uniwersytet Śląski. Wydział Informatyki i Nauki o Materiałach. Instytut Informatyki. Zakład Systemów Komputerowych
Tematy:
rozpoznawanie mowy
LPCC
MFCC
wyizolowane słowo
sygnały mowy
speech recognition
cepstral coefficients
isolated word
Opis:
The article presents two methods of determination of cepstral parameters commonly applied in digital signal processing, in particular in speech recognition systems. The solutions presented are part of a project aimed at developing applications allowing to control the Windows operating system with voice and the use of MSAA (Microsoft Active Accessibility). The analysed voice signal has been visually presented at each of the crucial stages of developing cepstral coefficients.
Źródło:
Journal of Medical Informatics & Technologies; 2009, 13; 121-128
1642-6037
Pojawia się w:
Journal of Medical Informatics & Technologies
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
A class of neuro-computational methods for assamese fricative classification
Autorzy:
Patgiri, C.
Sarma, M.
Sarma, K. K.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/91763.pdf
Data publikacji:
2015
Wydawca:
Społeczna Akademia Nauk w Łodzi. Polskie Towarzystwo Sieci Neuronowych
Tematy:
neuro-computational classifier
fricative phonemes
Assamese language
Recurrent Neural Network
RNN
neuro fuzzy classifier
linear prediction cepstral coefficients
LPCC
self-organizing map
SOM
adaptive neuro-fuzzy inference system
ANFIS
klasyfikator neuronowy
klasyfikator neuronowo rozmyty
sieć Kohonena
Opis:
In this work, a class of neuro-computational classifiers are used for classification of fricative phonemes of Assamese language. Initially, a Recurrent Neural Network (RNN) based classifier is used for classification. Later, another neuro fuzzy classifier is used for classification. We have used two different feature sets for the work, one using the specific acoustic-phonetic characteristics and another temporal attributes using linear prediction cepstral coefficients (LPCC) and a Self Organizing Map (SOM). Here, we present the experimental details and performance difference obtained by replacing the RNN based classifier with an adaptive neuro fuzzy inference system (ANFIS) based block for both the feature sets to recognize Assamese fricative sounds.
Źródło:
Journal of Artificial Intelligence and Soft Computing Research; 2015, 5, 1; 59-70
2083-2567
2449-6499
Pojawia się w:
Journal of Artificial Intelligence and Soft Computing Research
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-2 z 2

    Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies