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: 357.70 lei
- Preț: 337.74 lei
- Preț: 337.35 lei
- Preț: 371.85 lei
- Preț: 370.52 lei
- Preț: 379.59 lei
- Preț: 367.91 lei
- Preț: 370.36 lei
- Preț: 370.36 lei
- 20% Preț: 287.60 lei
- Preț: 368.08 lei
- Preț: 371.48 lei
- Preț: 371.48 lei
- Preț: 369.62 lei
- Preț: 374.30 lei
- Preț: 372.80 lei
- Preț: 344.52 lei
- Preț: 368.08 lei
- Preț: 367.91 lei
- 20% Preț: 315.55 lei
- Preț: 371.48 lei
- Preț: 370.94 lei
- Preț: 367.16 lei
- Preț: 371.32 lei
- Preț: 343.51 lei
- Preț: 432.97 lei
- Preț: 367.91 lei
- Preț: 368.67 lei
- Preț: 372.06 lei
- Preț: 367.53 lei
- Preț: 402.68 lei
- Preț: 369.78 lei
- Preț: 337.82 lei
- Preț: 372.06 lei
- Preț: 368.08 lei
- Preț: 368.67 lei
- Preț: 370.15 lei
Preț: 369.99 lei
Nou
Puncte Express: 555
Preț estimativ în valută:
70.81€ • 73.55$ • 58.82£
70.81€ • 73.55$ • 58.82£
Carte tipărită la comandă
Livrare economică 03-17 februarie 25
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