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

A Novel BPNN Approach For Speaker Identification Using MFCC. An emerging study

В наличии
Местонахождение: АлматыСостояние экземпляра: новый
Бумажная
версия
Автор: Kshamamayee Dash
ISBN: 9783659159671
Год издания: 2012
Формат книги: 60×90/16 (145×215 мм)
Количество страниц: 84
Издательство: LAP LAMBERT Academic Publishing
Цена: 30642 тг
Положить в корзину
Позиции в рубрикаторе
Отрасли знаний:
Код товара: 485902
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: Speech processing is an application area of digital signal processing.Various fields for research in speech processing are speech recognition, speaker recognition, speech synthesis, speech coding etc. The objective of speaker identification is to extract, characterize and identify the information about speaker identity. Feature extraction is the first step for speaker identification.In this work, the MFCC feature has been used for designing a text dependent speaker identification system.BPNN is used for identification after training the feature sets from MFCC.Some modifications to the existing techniques are also suggested to improve the speaker identification efficiency. Information from speech recognition can be used in various ways in state-of-the-art speaker identification systems.
Ключевые слова: Feature Extraction, Speech processing, speaker identification, MFCC, BPNN, speech signal