Ваш любимый книжный интернет-магазин
Перейти на
GlavKniga.SU
Ваш город: Алматы
Ваше местоположение – Алматы
 Да 
От вашего выбора зависит время и стоимость доставки
Корзина: пуста
Авторизация 
  Логин
  
  Пароль
  
Регистрация  Забыли пароль?

Поиск по каталогу 
(строгое соответствие)
ISBN
Фраза в названии или аннотации
Автор
Язык книги
Год издания
с по
Электронный носитель
Тип издания
Вид издания
Отрасли экономики
Отрасли знаний
Сферы деятельности
Надотраслевые технологии
Разделы каталога
худ. литературы

Speaker Recognition using Linear Prediction Residual Features.

В наличии
Местонахождение: АлматыСостояние экземпляра: новый
Бумажная
версия
Автор: Chenchamma Gorantla and Dr.Govardhan Aliseri
ISBN: 9783659868702
Год издания: 2016
Формат книги: 60×90/16 (145×215 мм)
Количество страниц: 208
Издательство: LAP LAMBERT Academic Publishing
Цена: 43954 тг
Положить в корзину
Позиции в рубрикаторе
Сферы деятельности:
Код товара: 158588
Способы доставки в город Алматы *
комплектация (срок до отгрузки) не более 2 рабочих дней
Самовывоз из города Алматы (пункты самовывоза партнёра CDEK)
Курьерская доставка CDEK из города Москва
Доставка Почтой России из города Москва
      Аннотация: This book presents a research on speaker recognition.Speaker Recognition is the task of recognizing a person from his/her voice.The speech signal contains characteristics of speaker and language.This work highlights the characteristics of the speaker.The speaker characteristics are computed using Linear predictive Analysis where the vocal tract and source features are obtained and are modeled by using Gaussian Mixture Model and Ergodic Hidden Markov Model.The results are produced in MAT LAB. This work on speaker recognition system is robust to noise.
Ключевые слова: LP Residual, Gaussian Mixture Model(GMM), Ergodic Hidden Markov Model(EHMM), Hilbert Envelope(HE), Residual Phase(RP)
Похожие издания
Отрасли экономики: Приборостроение -> Производство электронных компонентов
Anilkumar Suthar and K. Kansara
Text Dependent Speaker Recognition using Deep Neural Networks. .
2018 г.,  52 стр.,  мягкий переплет
Speaker Recognition is used for identification of a person depending on the characteristics contained in the speech signal. In this paper we propose the use of Deep Neural Network (DNN) for text dependent speaker Recognition system (SRS). Mel Frequency Cepstral Coefficients (MFCC) and Auto-encoder (Butterfly Structure Neural Network) are used to...

22924 тг
Бумажная версия
Отрасли экономики: Приборостроение -> Производство электронных компонентов
Grace John M. and Anusha Chacko
Speaker Recognition using MFCC and Vector Quantization. Speaker Identification and Speaker verification.
2015 г.,  52 стр.,  мягкий переплет
Speaker Recognition is one of the most useful biometric recognition techniques in this world where insecurity is a major concern. This book introduces a method for speaker recognition on the basis of the individual information included in speech waves. This can mainly be divided into two parts speaker identification and speaker verification....

20988 тг
Бумажная версия
Отрасли экономики: Приборостроение -> Производство электронных компонентов
Tharmarajah Thiruvaran,Eliathamby Ambikairajah and Julien Epps
Automatic Speaker Recognition using Phase based Features. Developing FM based Automatic Speaker Recognition System to Complement Conventional Systems.
2014 г.,  192 стр.,  мягкий переплет
A theory has been developed to show that the FM component can be extracted using second-order all pole modelling, and a technique for extracting FM features using this model is proposed, to produce very smooth, slowly varying FM features that are effective for speaker recognition. This is evaluated on NIST 2008 international speaker recognition...

47257 тг
Бумажная версия