Описание
Speech Recognition System Using MATLAB
Артикул Маркета
6045523503
Внешний вид товаров и/или упаковки может быть изменён изготовителем и отличаться от изображенных на Яндекс Маркете.
Пэй
2 098 ₽
–47%
Пэй
2 098 ₽
–47%
Доставка Маркета
27 окт, по клику 0 ₽
Москва
27 окт, пункт выдачи 0 ₽
Москва
Быстрый возврат
О возвратах
Т8 Издательские Технологии
Магазин
19.2Kзаказов
633подписчика
6лет на Маркете
О товаре
Описание
Печатная книга «Speech Recognition System Using MATLAB» в мягкой обложке, язык - английский. В книге 112 страниц, она напечатана на белой офсетной бумаге плотностью 80 г/м². Формат издания — 152x229 мм. Все книги аккуратно упаковываем в прочный трехслойный сейф-пакет.
Research in automatic speech recognition has been done for almost four decades. This project aims to develop automated English digits speech recognition system using Matlab. The system is able to recognize the spoken utterances by translating the speech waveform into a set of feature vectors using Mel Frequency Cepstral Coefficients (MFCC) technique, which then estimates the observation likelihood by using the Forward algorithm. The Hidden Markov Model (HMM) parameters are estimated by applying the Baum-Welch algorithm on previously trained samples. The most likely sequence is then decoded using Viterbi algorithm, thus producing the recognized word. This project focuses on all English digits from (Zero through Nine), which is based on isolated words structure. Two modules were developed, namely the isolated words speech recognition and the continuous speech recognition. Both modules were tested in both clean and noisy environments and showed relatively sucessful recognition rates. The samples of Matlab codes were provided in the Appendix.
Research in automatic speech recognition has been done for almost four decades. This project aims to develop automated English digits speech recognition system using Matlab. The system is able to recognize the spoken utterances by translating the speech waveform into a set of feature vectors using Mel Frequency Cepstral Coefficients (MFCC) technique, which then estimates the observation likelihood by using the Forward algorithm. The Hidden Markov Model (HMM) parameters are estimated by applying the Baum-Welch algorithm on previously trained samples. The most likely sequence is then decoded using Viterbi algorithm, thus producing the recognized word. This project focuses on all English digits from (Zero through Nine), which is based on isolated words structure. Two modules were developed, namely the isolated words speech recognition and the continuous speech recognition. Both modules were tested in both clean and noisy environments and showed relatively sucessful recognition rates. The samples of Matlab codes were provided in the Appendix.
Характеристики
Артикул Маркета
6045523503
Внешний вид товаров и/или упаковки может быть изменён изготовителем и отличаться от изображенных на Яндекс Маркете.Возрастное ограничение 18+
Нет отзывов и оценок
Но можно задать вопрос, чтобы узнать о товаре больше
Рекомендуем
Цена с картой Яндекс Пэй 621 ₽ вместо
Пэй
Цена с картой Яндекс Пэй 771 ₽ вместо
Пэй
Цена с картой Яндекс Пэй 479 ₽ вместо
Пэй
Цена с картой Яндекс Пэй 574 ₽ вместо
Пэй
Цена с картой Яндекс Пэй 224 ₽ вместо
Пэй
Цена с картой Яндекс Пэй 1059 ₽ вместо
Пэй
Цена с картой Яндекс Пэй 413 ₽ вместо
Пэй
Цена с картой Яндекс Пэй 1027 ₽ вместо
Пэй
Цена с картой Яндекс Пэй 749 ₽ вместо
Пэй
Цена с картой Яндекс Пэй 735 ₽ вместо
Пэй
Цена с картой Яндекс Пэй 756 ₽ вместо
Пэй
Цена с картой Яндекс Пэй 232 ₽ вместо
Пэй
Цена с картой Яндекс Пэй 444 ₽ вместо
Пэй
Цена с картой Яндекс Пэй 952 ₽ вместо
Пэй
Войдите в аккаунтИ тогда откроется корзина, а цены на Маркете могут стать ниже
