Поиск по каталогу |
(строгое соответствие)
|
- Профессиональная
- Научно-популярная
- Художественная
- Публицистика
- Детская
- Искусство
- Хобби, семья, дом
- Спорт
- Путеводители
- Блокноты, тетради, открытки
Detection of Sigmatism with the aid of Machine Learning. For German Speakers
В наличии
Местонахождение: Алматы | Состояние экземпляра: новый |
Бумажная
версия
версия
Автор: Kristina Barabashova
ISBN: 9786204738581
Год издания: 1905
Формат книги: 60×90/16 (145×215 мм)
Количество страниц: 80
Издательство: LAP LAMBERT Academic Publishing
Цена: 22467 тг
Положить в корзину
Позиции в рубрикаторе
Отрасли знаний:Код товара: 716113
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: The book is devoted to automatic detection of sigmatism in adult speech of German speakers. It has two major purposes: (1) to find an optimal set of audio features providing distinction between normal and disordered speech; (2) to create a Machine Learning (ML) classification algorithm able to analyze extracted features and detect sigmatism at phone level. The features are selected according to the phonetic background of considered sounds.They include first three formants, root-mean-square (RMS) amplitude, spectral peaks, spectral centroid, spectral skewness, and first 12 mel-frequency cepstral coefficients (MFCCs). Three ML methods are considered for sigmatism detection: Support Vector Machine, Gaussian Process, and Neural Networks. The process of feature extraction as well as automatic classification are conducted via Python scripts. As a result, the model based on SVM with the RBF kernel showed the highest accuracy rate of 90.6 %.
Ключевые слова: language processing, Computational Linguistics, speech disorders, Machine Learning, Audio analysis