9783319878492 - new era for robust speech recognition: exploiting deep learning (20 resultados)
Idioma: Inglés
Editorial: Springer 2018
Serie: Title Value Test, Libro 2 de 2. Libro 2 de 2 - Title Value Test
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Editorial: Springer 2018
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Editorial: Springer 2018
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Editorial: Springer International Publishing AG, CH 2018
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Paperback. Condición: New. Softcover reprint of the original 1st ed. 2017.
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Editorial: Springer-Nature New York Inc 2018
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Paperback. Condición: Brand New. reprint edition. 9.25x6.10 inches. In Stock.
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Editorial: Springer 2018
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Condición: New. Softcover reprint of the original 1st ed. 2017 edition NO-PA16APR2015-KAP.
Idioma: Inglés
Editorial: Springer International Publishing 2018
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Kartoniert / Broschiert. Condición: New. Field of automatic speech recognition has evolved greatly since the introduction of deep learningCovers the state-of-the-art in noise robustness for deep neural-network-based speech recognitionIncludes descrip.
Idioma: Inglés
Editorial: Springer 2018
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Taschenbuch. Condición: Neu. New Era for Robust Speech Recognition | Exploiting Deep Learning | Shinji Watanabe (u. a.) | Taschenbuch | xvii | Englisch | 2018 | Springer | EAN 9783319878492 | Verantwortliche Person für die EU: Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg, juergen[dot]hartmann[at]springer[dot]com | A…nbieter: preigu.
Idioma: Inglés
Editorial: Springer International Publishing, Springer 2018
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Taschenbuch. Condición: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This book covers the state-of-the-art in deep neural-network-based methods for noise robustness in distant speech recognition applications. It provides insights and detailed descriptions of some of the new concepts and key technologies in the field…, including novel architectures for speech enhancement, microphone arrays, robust features, acoustic model adaptation, training data augmentation, and training criteria. The contributed chapters also include descriptions of real-world applications, benchmark tools and datasets widely used in the field. This book is intended for researchers and practitioners working in the field of speech processing and recognition who are interested in the latest deep learning techniques for noise robustness. It will also be of interest to graduate students in electrical engineering or computer science, who will find it a useful guide to this field of research.
Idioma: Inglés
Editorial: Springer International Publishing AG, CH 2018
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Editorial: Springer 2018
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Editorial: Springer International Publishing Mai 2018 2018
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Taschenbuch. Condición: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -This book covers the state-of-the-art in deep neural-network-based methods for noise robustness in distant speech recognition applications. It provides insights and detailed descriptions of some of the new concepts and key technolog…ies in the field, including novel architectures for speech enhancement, microphone arrays, robust features, acoustic model adaptation, training data augmentation, and training criteria. The contributed chapters also include descriptions of real-world applications, benchmark tools and datasets widely used in the field. This book is intended for researchers and practitioners working in the field of speech processing and recognition who are interested in the latest deep learning techniques for noise robustness. It will also be of interest to graduate students in electrical engineering or computer science, who will find it a useful guide to this field of research. 456 pp. Englisch.
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Taschenbuch. Condición: Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -This book covers the state-of-the-art in deep neural-network-based methods for noise robustness in distant speech recognition applications. It provides insights and detailed descriptions of some of the new concepts and key technologies…in the field, including novel architectures for speech enhancement, microphone arrays, robust features, acoustic model adaptation, training data augmentation, and training criteria. The contributed chapters also include descriptions of real-world applications, benchmark tools and datasets widely used in the field.This book is intended for researchers and practitioners working in the field of speech processing and recognition who are interested in the latest deep learning techniques for noise robustness. It will also be of interest to graduate students in electrical engineering or computer science, who will find it a useful guide to this field of research.Springer-Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg 456 pp. Englisch.
