A Subspace Approach For Speech Signal Modelling And Classification

Idioma: inglés

Editorial: LAP LAMBERT Academic Publishing Sep 2011, 2011

3846504106 / 9783846504109

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This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -The subspace approach in speech signal analysis is commonly associated with the deployment of the singular value decomposition (SVD), or equivalently the eigendecomposition, to reveal useful subspace information about the signal of interest. The general premise that information in speech signals is almost completely contained in a lower dimensional subspace of the measurement space underscores their principal role in detecting the desired signal subspace. These ideas, which have been vigorously researched for speech enhancement problems, inspire the notion of a signal subspace model. Signal subspace modelling, as developed in this thesis, generally relates to the representation of the speech signal in terms of the signal subspace information. The signal model is composed of a set of subspace trajectories, and these trajectories jointly characterize the subspace information of the signal under consideration. Relying on an important result on noisy measurement matrices, the notion of robustness in subspace classification is also established to facilitate the formulation of robust distortion measures. 128 pp. Englisch.…

N° de ref. del artículo 9783846504109

Título
A Subspace Approach For Speech Signal Modelling And Classification
Autor
Alan W. C. Tan
Editorial
LAP LAMBERT Academic Publishing Sep 2011
Año de publicación
2011
Estado
Neu
Encuadernación
Taschenbuch
Idioma
inglés
ISBN 10
3846504106
ISBN 13
9783846504109
Peso del artículo
209 gramos
Dimensiones
220x150x8 mm

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