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

Speech Recognition. Wideband Speech Recognition Using Feature Extraction Techniques And Supervised Learning

В наличии
Местонахождение: АлматыСостояние экземпляра: новый
Бумажная
версия
Автор: Nagajyothi Dimmita
ISBN: 9786200496690
Год издания: 2019
Формат книги: 60×90/16 (145×215 мм)
Количество страниц: 100
Издательство: LAP LAMBERT Academic Publishing
Цена: 31889 тг
Положить в корзину
Позиции в рубрикаторе
Отрасли знаний:
Код товара: 507686
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: Information Technology advancements are happening at a rapid speed and the way people interact with computers are also keeping pace with the technology. Speech recognition is the process of translating an acoustic (a branch of physics that studies sound) signal, captured by a microphone or a telephone, to a set of words for speech understanding. The recognized words can be used as commands and control, data entry, and document preparation. Accurate recognition of speech is one of the most difficult problems in speech recognition technology today. When speech is produced in a carefully planned manner, automatic speech recognition (ASR) systems are very successful at accurate recognition and transcription. In response to casual speech, ASR systems produce more than twice as many errors compared to recognition of the same speech read carefully.
Ключевые слова: Linear Predictive Coding, Mel Frequency Coefficients, Deep Neural Network, Work Error Rate