Language Identification Using Spectral and Prosodic Features: SpringerBriefs in Speech Technology
Autor K. Sreenivasa Rao, V. Ramu Reddy, Sudhamay Maityen Limba Engleză Paperback – 9 apr 2015
Din seria SpringerBriefs in Speech Technology
-
Preț: 331.63 lei -
Preț: 365.03 lei -
Preț: 365.09 lei -
Preț: 363.78 lei -
Preț: 372.67 lei -
Preț: 361.22 lei -
Preț: 363.61 lei -
Preț: 363.61 lei - 20%
Preț: 282.36 lei -
Preț: 361.37 lei -
Preț: 364.71 lei -
Preț: 364.71 lei -
Preț: 362.88 lei -
Preț: 367.49 lei -
Preț: 366.02 lei -
Preț: 365.45 lei -
Preț: 372.78 lei -
Preț: 361.37 lei -
Preț: 361.22 lei - 20%
Preț: 309.78 lei -
Preț: 364.71 lei -
Preț: 364.19 lei -
Preț: 360.47 lei -
Preț: 364.56 lei -
Preț: 371.71 lei -
Preț: 425.02 lei -
Preț: 361.22 lei -
Preț: 361.95 lei -
Preț: 365.29 lei -
Preț: 360.85 lei -
Preț: 395.32 lei -
Preț: 363.06 lei -
Preț: 331.71 lei -
Preț: 365.29 lei -
Preț: 361.37 lei -
Preț: 361.95 lei -
Preț: 363.41 lei
Preț: 363.26 lei
Nou
Puncte Express: 545
Preț estimativ în valută:
64.29€ • 75.40$ • 56.37£
64.29€ • 75.40$ • 56.37£
Carte tipărită la comandă
Livrare economică 27 ianuarie-10 februarie 26
Preluare comenzi: 021 569.72.76
Specificații
ISBN-13: 9783319171623
ISBN-10: 3319171623
Pagini: 95
Ilustrații: XI, 98 p. 21 illus., 5 illus. in color.
Dimensiuni: 155 x 235 x 10 mm
Greutate: 0.17 kg
Ediția:2015
Editura: Springer International Publishing
Colecția Springer
Seria SpringerBriefs in Speech Technology
Locul publicării:Cham, Switzerland
ISBN-10: 3319171623
Pagini: 95
Ilustrații: XI, 98 p. 21 illus., 5 illus. in color.
Dimensiuni: 155 x 235 x 10 mm
Greutate: 0.17 kg
Ediția:2015
Editura: Springer International Publishing
Colecția Springer
Seria SpringerBriefs in Speech Technology
Locul publicării:Cham, Switzerland
Public țintă
ResearchCuprins
Introduction.- Literature Review.- Language Identification using Spectral Features.- Language Identification using Prosodic Features.- Summary and Conclusions.- Appendix A: LPCC Features.- Appendix B: MFCC Features.- Appendix C: Gaussian Mixture Model (GMM).
Caracteristici
Discusses recently proposed spectral features extracted from glottal closure regions and pitch-synchronous analysis, which are more robust and carry high degree of language discrimination information Proposes robust methods for extracting the spectral features from glottal closure regions and pitch-synchronous analysis Investigates spectral features for language identification tasks in noisy background environments Includes supplementary material: sn.pub/extras