Informacja

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

Wyszukujesz frazę "Smołka, M." wg kryterium: Autor


Wyświetlanie 1-2 z 2
Tytuł:
Improved approach to automatic detection of speech disorders based on the hidden Markov models approach
Autorzy:
Wiśniewski, M.
Kuniszyk-Jóźkowiak, W.
Smołka, E.
Suszyński, W.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/333602.pdf
Data publikacji:
2010
Wydawca:
Uniwersytet Śląski. Wydział Informatyki i Nauki o Materiałach. Instytut Informatyki. Zakład Systemów Komputerowych
Tematy:
rozpoznanie
mowa
zaburzenia
HMM
recognition
speech
disorders
Opis:
In the work algorithms commonly utilized in continuous speech recognition systems were applied to detection of speech disorders. The used algorithms were briefly described and the final method of speech disorders detection was presented. The article includes the results of the short test performed in order to check the effectiveness and accuracy of the method. The aim of the test was detection and classification of fricative phonemes prolongation one of the most common speech disorders in the Polish language. It is worth emphasizing that this method enables detection of a category of speech disturbance (e.g. fricative, nasal, vowels, etc… prolongation), but also provides the information about a specific phoneme being disturbed.
Źródło:
Journal of Medical Informatics & Technologies; 2010, 15; 145-152
1642-6037
Pojawia się w:
Journal of Medical Informatics & Technologies
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Automatic detection of prolonged fricative phonemes with the Hidden Markov Models approach
Autorzy:
Wiśniewski, M.
Kuniszyk-Jóźkowiak, W.
Smołka, E.
Suszyński, W.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/333954.pdf
Data publikacji:
2007
Wydawca:
Uniwersytet Śląski. Wydział Informatyki i Nauki o Materiałach. Instytut Informatyki. Zakład Systemów Komputerowych
Tematy:
ukryty model Markowa
rozpoznawanie
mowa
zaburzenia
HMM
recognition
speech
disorders
Opis:
The Hidden Markov Model (HMM) is a stochastic approach to recognition of patterns appearing in an input signal. In the work author's implementation of the HMM were used to recognize speech disorders - prolonged fricative phonemes. To achieve the best recognition effectiveness and simultaneously preserve reasonable time required for calculations two problems need to be addressed: the choice of the HMM and the proper preparation of an input data. Tests results for recognition of the considered type of speech disorders are presented for HMM models with different number of states and for different sizes of codebooks.
Źródło:
Journal of Medical Informatics & Technologies; 2007, 11; 293-297
1642-6037
Pojawia się w:
Journal of Medical Informatics & Technologies
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