menu
{ "item_title" : "Glę", "item_author" : [" Ragupathy K", "Arun M", "Anand T "], "item_description" : "Klasyfikacja sygnalu mowy odgrywa kluczową rolę w rozpoznawaniu mowy, identyfikacji m wc w, wykrywaniu emocji i przetwarzaniu dźwięku. Niniejsza książka stanowi kompleksowy przewodnik po wykorzystaniu technik glębokiego uczenia - w szczeg lności sieci neuronowych konwolucyjnych (CNN) i sieci z dlugą pamięcią kr tkotrwalą (LSTM) - do skutecznej klasyfikacji sygnalu mowy.Kluczowe tematy: Podstawy przetwarzania mowy - Zrozumienie sygnal w mowy, spektrogram w i technik ekstrakcji cech, takich jak MFCC . Wprowadzenie do glębokiego uczenia - Przegląd sieci neuronowych, CNN do ekstrakcji cech i LSTM do przechwytywania zależności czasowych.Model hybrydowy CNN-LSTM - Podejście krok po kroku do lączenia CNN i LSTM w celu poprawy dokladności klasyfikacji mowy.", "item_img_path" : "https://covers2.booksamillion.com/covers/bam/6/20/418/934/6204189344_b.jpg", "price_data" : { "retail_price" : "50.00", "online_price" : "50.00", "our_price" : "50.00", "club_price" : "50.00", "savings_pct" : "0", "savings_amt" : "0.00", "club_savings_pct" : "0", "club_savings_amt" : "0.00", "discount_pct" : "10", "store_price" : "" } }
Gl&#281|Ragupathy K

Glę : bokie uczenie na potrzeby klasyfikacji sygnalu mowy

local_shippingShip to Me
In Stock.
FREE Shipping for Club Members help

Overview

Klasyfikacja sygnalu mowy odgrywa kluczową rolę w rozpoznawaniu mowy, identyfikacji m wc w, wykrywaniu emocji i przetwarzaniu dźwięku. Niniejsza książka stanowi kompleksowy przewodnik po wykorzystaniu technik glębokiego uczenia - w szczeg lności sieci neuronowych konwolucyjnych (CNN) i sieci z dlugą pamięcią kr tkotrwalą (LSTM) - do skutecznej klasyfikacji sygnalu mowy.Kluczowe tematy: Podstawy przetwarzania mowy - Zrozumienie sygnal w mowy, spektrogram w i technik ekstrakcji cech, takich jak MFCC . Wprowadzenie do glębokiego uczenia - Przegląd sieci neuronowych, CNN do ekstrakcji cech i LSTM do przechwytywania zależności czasowych.Model hybrydowy CNN-LSTM - Podejście krok po kroku do lączenia CNN i LSTM w celu poprawy dokladności klasyfikacji mowy.

This item is Non-Returnable

Details

  • ISBN-13: 9786204189345
  • ISBN-10: 6204189344
  • Publisher: Wydawnictwo Nasza Wiedza
  • Publish Date: April 2025
  • Dimensions: 9 x 6 x 0.13 inches
  • Shipping Weight: 0.19 pounds
  • Page Count: 56

Related Categories

You May Also Like...

    1

BAM Customer Reviews