Informacja

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

Wyszukujesz frazę "Husain, H." wg kryterium: Autor


Wyświetlanie 1-2 z 2
Tytuł:
Electrical Conductivity and Thermoelectric Power of a-Se$\text{}_{80-x}$Ga$\text{}_{20}$Te$\text{}_{x}$ (x=0,5,10,15 and 20) Thin Films
Autorzy:
Khan, Zishan H.
Zulfequar, M.
Ilyas, M.
Husain, M.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2014071.pdf
Data publikacji:
2000-07
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Instytut Fizyki PAN
Tematy:
73.61.Jc
Opis:
The dc conductivity and thermoelectric power of a-Se$\text{}_{80-x}$Ga$\text{}_{20}$Te$\text{}_{x}$ (x=0,5,10,15 and 20) thin films were reported in the present work. The free charge carrier concentration was calculated with the help of dc conductivity and thermoelectric power measurements. The calculated values of free charge carrier concentration were used to evaluate the free charge carrier mobility from which grain boundary potential was evaluated. The results are interpreted in terms of small polaron hopping, the structure of Se-Te and the grain boundary potential barrier.
Źródło:
Acta Physica Polonica A; 2000, 98, 1-2; 93-102
0587-4246
1898-794X
Pojawia się w:
Acta Physica Polonica A
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Phase Autocorrelation Bark Wavelet Transform (PACWT) Features for Robust Speech Recognition
Autorzy:
Majeed, S. A.
Husain, H.
Samad, S. A.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/177326.pdf
Data publikacji:
2015
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Tematy:
speech recognition
feature extraction
phase autocorrelation
wavelet transform
Opis:
In this paper, a new feature-extraction method is proposed to achieve robustness of speech recognition systems. This method combines the benefits of phase autocorrelation (PAC) with bark wavelet transform. PAC uses the angle to measure correlation instead of the traditional autocorrelation measure, whereas the bark wavelet transform is a special type of wavelet transform that is particularly designed for speech signals. The extracted features from this combined method are called phase autocorrelation bark wavelet transform (PACWT) features. The speech recognition performance of the PACWT features is evaluated and compared to the conventional feature extraction method mel frequency cepstrum coefficients (MFCC) using TI-Digits database under different types of noise and noise levels. This database has been divided into male and female data. The result shows that the word recognition rate using the PACWT features for noisy male data (white noise at 0 dB SNR) is 60%, whereas it is 41.35% for the MFCC features under identical conditions.
Źródło:
Archives of Acoustics; 2015, 40, 1; 25-31
0137-5075
Pojawia się w:
Archives of Acoustics
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