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text dependent speaker recognition de suthar anilkumar (10 resultados)
Autor :
suthar anilkumar
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text dependent speaker recognition
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Text Dependent Speaker Recognition using Deep Neural Networks
Publicado por LAP LAMBERT Academic Publishing, 2018
ISBN 10: 3659921718 ISBN 13: 9783659921711
Idioma: Inglés
Librería: Books Puddle, New York, NY, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 4 de 5 estrellas
EUR 59,92
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Ships within Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: 4 disponibles
Añadir al carritoCondición: New.
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Text Dependent Speaker Recognition using Deep Neural Networks
Publicado por LAP LAMBERT Academic Publishing, 2018
ISBN 10: 3659921718 ISBN 13: 9783659921711
Idioma: Inglés
Librería: Revaluation Books, Exeter, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 72,98
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Ships from Reino Unido to Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: 1 disponibles
Añadir al carritoPaperback. Condición: Brand New. 52 pages. 8.66x5.91x0.12 inches. In Stock.
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Text Dependent Speaker Recognition using Deep Neural Networks
Publicado por LAP LAMBERT Academic Publishing Sep 2018, 2018
ISBN 10: 3659921718 ISBN 13: 9783659921711
Idioma: Inglés
Librería: buchversandmimpf2000, Emtmannsberg, BAYE, Alemania
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 39,90
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Ships from Alemania to Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: 2 disponibles
Añadir al carritoTaschenbuch. Condición: Neu. Neuware -Speaker Recognition is used for identification of a person depending on the characteristics contained in the speech signal. In this paper we propose the use of Deep Neural Network (DNN) for text dependent speaker Recognition system (SRS). Mel Frequency Cepstral Coefficients (MFCC) and Auto-encoder (Butterfly Structure Neural Network) are used to extract the features of speech signal at the initial stage. The previously obtained coefficients are then used to train the DNN to later classify the speakers. DNN can be directly used to extract features and classify speakers but the MFCC and Auto-encoder are used initially for data compression and maximum number of feature extraction thus aiming to get better efficiency and faster results.Books on Demand GmbH, Überseering 33, 22297 Hamburg 52 pp. Englisch.
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Text Dependent Speaker Recognition using Deep Neural Networks
Publicado por LAP LAMBERT Academic Publishing, 2018
ISBN 10: 3659921718 ISBN 13: 9783659921711
Idioma: Inglés
Librería: preigu, Osnabrück, Alemania
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 36,95
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Añadir al carritoTaschenbuch. Condición: Neu. Text Dependent Speaker Recognition using Deep Neural Networks | Anilkumar Suthar | Taschenbuch | 52 S. | Englisch | 2018 | LAP LAMBERT Academic Publishing | EAN 9783659921711 | Verantwortliche Person für die EU: BoD - Books on Demand, In de Tarpen 42, 22848 Norderstedt, info[at]bod[dot]de | Anbieter: preigu.
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Text Dependent Speaker Recognition using Deep Neural Networks
Publicado por LAP LAMBERT Academic Publishing, 2018
ISBN 10: 3659921718 ISBN 13: 9783659921711
Idioma: Inglés
Librería: Mispah books, Redhill, SURRE, Reino Unido
Calificación del vendedor: 4 de 5 estrellas
EUR 142,67
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Text Dependent Speaker Recognition using Deep Neural Networks
Publicado por LAP LAMBERT Academic Publishing Sep 2018, 2018
ISBN 10: 3659921718 ISBN 13: 9783659921711
Idioma: Inglés
Librería: BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, Alemania
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 39,90
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Añadir al carritoTaschenbuch. Condición: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -Speaker Recognition is used for identification of a person depending on the characteristics contained in the speech signal. In this paper we propose the use of Deep Neural Network (DNN) for text dependent speaker Recognition system (SRS). Mel Frequency Cepstral Coefficients (MFCC) and Auto-encoder (Butterfly Structure Neural Network) are used to extract the features of speech signal at the initial stage. The previously obtained coefficients are then used to train the DNN to later classify the speakers. DNN can be directly used to extract features and classify speakers but the MFCC and Auto-encoder are used initially for data compression and maximum number of feature extraction thus aiming to get better efficiency and faster results. 52 pp. Englisch.
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Text Dependent Speaker Recognition using Deep Neural Networks
Publicado por LAP LAMBERT Academic Publishing, 2018
ISBN 10: 3659921718 ISBN 13: 9783659921711
Idioma: Inglés
Librería: Majestic Books, Hounslow, Reino Unido
Calificación del vendedor: 4 de 5 estrellas
EUR 62,64
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Añadir al carritoCondición: New. Print on Demand.
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Text Dependent Speaker Recognition using Deep Neural Networks
Publicado por LAP LAMBERT Academic Publishing, 2018
ISBN 10: 3659921718 ISBN 13: 9783659921711
Idioma: Inglés
Librería: Biblios, Frankfurt am main, HESSE, Alemania
Calificación del vendedor: 4 de 5 estrellas
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Text Dependent Speaker Recognition using Deep Neural Networks
Publicado por LAP LAMBERT Academic Publishing, 2018
ISBN 10: 3659921718 ISBN 13: 9783659921711
Idioma: Inglés
Librería: moluna, Greven, Alemania
Calificación del vendedor: 4 de 5 estrellas
EUR 34,25
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Añadir al carritoCondición: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Autor/Autorin: Suthar AnilkumarDr. Anilkumar Suthar is a Supervisor and Director of L J Institute of Engineering & Technology.Ms.K.Kansara is Post Graduate student in Department of Electronics & Communication Engineering.Speaker Recognition is .
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Text Dependent Speaker Recognition using Deep Neural Networks
Publicado por LAP LAMBERT Academic Publishing, 2018
ISBN 10: 3659921718 ISBN 13: 9783659921711
Idioma: Inglés
Librería: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Alemania
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 39,90
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Añadir al carritoTaschenbuch. Condición: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Speaker Recognition is used for identification of a person depending on the characteristics contained in the speech signal. In this paper we propose the use of Deep Neural Network (DNN) for text dependent speaker Recognition system (SRS). Mel Frequency Cepstral Coefficients (MFCC) and Auto-encoder (Butterfly Structure Neural Network) are used to extract the features of speech signal at the initial stage. The previously obtained coefficients are then used to train the DNN to later classify the speakers. DNN can be directly used to extract features and classify speakers but the MFCC and Auto-encoder are used initially for data compression and maximum number of feature extraction thus aiming to get better efficiency and faster results.
