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 Emotion Recognition Using Machine Learning. Detection of emotion of speech using Machine Learning

В наличии
Местонахождение: АлматыСостояние экземпляра: новый
Бумажная
версия
Автор: Sayan Majumder
ISBN: 9786206152972
Год издания: 1905
Формат книги: 60×90/16 (145×215 мм)
Количество страниц: 52
Издательство: LAP LAMBERT Academic Publishing
Цена: 26810 тг
Положить в корзину
Позиции в рубрикаторе
Отрасли экономики:
Код товара: 758671
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: A speech percept can reveal information about the speaker including gender, age, language, and emotion. Several existing speech recognition systems used in IoT applications are integrated with an emotion detection system in order to analyze the emotional state of the speaker. The performance of the emotion detection system can greatly influence the overall performance of the IoT application in many ways and can provide many advantages over the functionalities of these applications. This research presents a speech emotion detection system with improvements over an existing system in terms of data, feature selection, and methodology that aims at classifying speech percepts based on emotions, more accurately.
Ключевые слова: Machine Learning, IoT, ANN, KNN, normalization
Похожие издания
Bhanusree Yalamanchili
Harnessing Deep Learning for Speech Emotion Recognition. Mastering Deep Learning for Speech Emotion Recognition: Techniques, Challenges, and Applications.
2024 г.,  80 стр.,  мягкий переплет
Human emotion recognition is a crucial component of Human-Computer Interaction (HCI), as emotions are often conveyed through facial expressions, body language, and speech. Among these, speech-based emotion recognition stands out due to its simplicity, low cost, and reduced privacy concerns. Speech Emotion Recognition (SER) involves categorizing...

27805 тг
Бумажная версия
Отрасли экономики: Приборостроение -> Производство электронных компонентов
Chandrasekhar Paseddula
Support Vector Machine Based Speech Emotion Recognition. A Practical Implementation.
1905 г.,  104 стр.,  мягкий переплет
The results obtained in this system using MFCC+LPCC with SVM arecommendable. The recognition rate ofsystem is 81.2% for IITKGP-SESC, 78.6% for EmodB and 70% for real time recorded database. The MFCCs and LPCCs corresponding to each utterance of the each emotion of databases have been computed and their fusion is used for feature extraction along...

37641 тг
Бумажная версия
Отрасли экономики: Приборостроение -> Производство электронных компонентов
R.D. Shah and Anilkumar Suthar
Implementation of speech Emotion Recognition SVM kernel using MATLAB. .
2016 г.,  72 стр.,  мягкий переплет
Speech emotion recognition is a very important speech technology. an extensive research is made by using different speech information and signal for human emotion recognition. We develop a speech-based emotion classification method using SVM by using standard EMA database. In order to achieve a high emotion classification accuracy we have used SVM...

23294 тг
Бумажная версия
Отрасли знаний: Точные науки -> Информатика и программирование -> Интернет и локальные сети
Nermine Hendy
Speech Emotion Recognition Using Neural Network. .
2014 г.,  148 стр.,  мягкий переплет
This work emphasizes on recognizing different emotions from speech signals using new technologies of the Neural Networks. Historical background and other technical information are illustrated in details. Using five different ANN architectures, a large online database with extracted features from different speeches, it will be shown that different...

36562 тг
Бумажная версия