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: 333.71 lei -
Preț: 364.75 lei -
Preț: 367.19 lei -
Preț: 366.74 lei -
Preț: 363.64 lei -
Preț: 362.88 lei -
Preț: 365.51 lei -
Preț: 365.75 lei - 20%
Preț: 283.69 lei -
Preț: 363.38 lei -
Preț: 366.74 lei -
Preț: 366.49 lei -
Preț: 362.88 lei -
Preț: 367.72 lei -
Preț: 369.35 lei -
Preț: 368.82 lei -
Preț: 372.49 lei -
Preț: 363.71 lei -
Preț: 363.14 lei - 20%
Preț: 311.89 lei -
Preț: 366.49 lei -
Preț: 366.24 lei -
Preț: 362.18 lei -
Preț: 366.49 lei -
Preț: 375.83 lei -
Preț: 426.93 lei -
Preț: 363.14 lei -
Preț: 363.87 lei -
Preț: 367.42 lei -
Preț: 362.64 lei -
Preț: 397.34 lei -
Preț: 365.06 lei - 20%
Preț: 285.73 lei -
Preț: 365.29 lei -
Preț: 361.37 lei -
Preț: 361.95 lei -
Preț: 363.41 lei
Preț: 365.31 lei
Puncte Express: 548
Carte tipărită la comandă
Livrare economică 11-25 iulie
Livrare prin curier în România Termenul estimat este afișat lângă disponibilitate.
Transport gratuit de la 400.00 lei Plată online sau ramburs, în funcție de opțiunile comenzii.
Retur gratuit în 14 zile Comandă securizată și suport în română.
Specificații
ISBN-13: 9783319171623
ISBN-10: 3319171623
Pagini: 112
Ilustrații: XI, 98 p. 21 illus., 5 illus. in color.
Dimensiuni: 155 x 235 x 7 mm
Greutate: 0.18 kg
Ediția:2015
Editura: Springer
Colecția SpringerBriefs in Speech Technology
Seria SpringerBriefs in Speech Technology
Locul publicării:Cham, Switzerland
ISBN-10: 3319171623
Pagini: 112
Ilustrații: XI, 98 p. 21 illus., 5 illus. in color.
Dimensiuni: 155 x 235 x 7 mm
Greutate: 0.18 kg
Ediția:2015
Editura: Springer
Colecția SpringerBriefs in Speech Technology
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