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標(biāo)題: Titlebook: Robust Speaker Recognition in Noisy Environments; K. Sreenivasa Rao,Sourjya Sarkar Book 2014 The Author(s) 2014 Feature Compensation using [打印本頁]

作者: satisficer    時間: 2025-3-21 17:36
書目名稱Robust Speaker Recognition in Noisy Environments影響因子(影響力)




書目名稱Robust Speaker Recognition in Noisy Environments影響因子(影響力)學(xué)科排名




書目名稱Robust Speaker Recognition in Noisy Environments網(wǎng)絡(luò)公開度




書目名稱Robust Speaker Recognition in Noisy Environments網(wǎng)絡(luò)公開度學(xué)科排名




書目名稱Robust Speaker Recognition in Noisy Environments被引頻次




書目名稱Robust Speaker Recognition in Noisy Environments被引頻次學(xué)科排名




書目名稱Robust Speaker Recognition in Noisy Environments年度引用




書目名稱Robust Speaker Recognition in Noisy Environments年度引用學(xué)科排名




書目名稱Robust Speaker Recognition in Noisy Environments讀者反饋




書目名稱Robust Speaker Recognition in Noisy Environments讀者反饋學(xué)科排名





作者: Affiliation    時間: 2025-3-21 21:07

作者: Flatter    時間: 2025-3-22 03:10
K. Sreenivasa Rao,Sourjya Sarkar, umfassende Methodologie der Soziologiegeschichte von Lothar Peter eine für die Ideengeschichte ebenfalls fruchtbare, systematische Methodologie darstellt. Denn sie schl?gt für bisherige ideengeschichtliche Methoden und Arbeitsweisen sowohl einen systematischen Rahmen als auch soziologisch informie
作者: neuron    時間: 2025-3-22 07:05

作者: output    時間: 2025-3-22 11:26
K. Sreenivasa Rao,Sourjya Sarkarete Institut für H?here Studien (IHS) bot erstmals eine postgraduale Ausbildung und fungierte eine Weile lang als Brutst?tte professioneller Soziologie. An den Universit?ten wurde eine eigene Studienrichtung erst Mitte der 1960er-Jahre eingerichtet, was eine erste personelle Expansion nach sich zog.
作者: crease    時間: 2025-3-22 14:23

作者: Libido    時間: 2025-3-22 17:05

作者: 愛好    時間: 2025-3-23 00:35
ten und Differenzen sowie m?gliche gegenseitige Lernprozesse und Erg?nzungen der beiden historiographischen Fachrichtungen erstmalig aus. Ausgehend von der Verknüpfung von Lothar Peters Methodologie mit ideengeschichtlichen Konzepten erarbeitet der Beitrag schlie?lich einen umfassenden methodologisc
作者: 拒絕    時間: 2025-3-23 04:09

作者: 易于    時間: 2025-3-23 05:58
K. Sreenivasa Rao,Sourjya Sarkarten und Differenzen sowie m?gliche gegenseitige Lernprozesse und Erg?nzungen der beiden historiographischen Fachrichtungen erstmalig aus. Ausgehend von der Verknüpfung von Lothar Peters Methodologie mit ideengeschichtlichen Konzepten erarbeitet der Beitrag schlie?lich einen umfassenden methodologisc
作者: Substance-Abuse    時間: 2025-3-23 12:44
K. Sreenivasa Rao,Sourjya Sarkarvon der Dominanz marxistisch-leninistischen Systemdenkens zu l?sen und die ?relative Autonomie des Sozialen“ gegenüber den ?objektiven“ gesellschaftlichen Strukturen zumindest partiell anzuerkennen. Ob daraus eine eigenst?ndige marxistische Soziologie h?tte entstehen k?nnen, musste wegen des Zerfall
作者: 解決    時間: 2025-3-23 16:43
K. Sreenivasa Rao,Sourjya Sarkarerten jene (zumeist au?eruniversit?ren) Forschungsst?tten, die die neuen F?rderm?glichkeiten nutzten. Eine Reform der Universit?ten 2004 führte dazu, dass in der nunmehr autonomen Universit?t die M?glichkeiten, Soziologie zu studieren, vermehrt wurden, was von einem weiteren Personalzuwachs begleite
作者: Proponent    時間: 2025-3-23 18:18

作者: dearth    時間: 2025-3-24 01:41
K. Sreenivasa Rao,Sourjya Sarkarritikern des Projekts die Subsumierung des Marxismus unter den Ideologiebegriff und die Hoffnung auf eine weniger ideologiebelastete ?freischwebende Intelligenz“ die Hauptzielpunkte von Diskussion und Polemik..Zum Schluss wird kurz die Virulenz der beiden Kontroversen für die Gegenwart beleuchtet.
作者: MOTIF    時間: 2025-3-24 04:19
2191-737X - based GMM-SVM framework for robust speaker recognition, (d) Total variability modeling (i-vectors) in a discriminative framework and (e) Boosting method to fuse evidences from multiple SVM models.978-3-319-07129-9978-3-319-07130-5Series ISSN 2191-737X Series E-ISSN 2191-7388
作者: 蜿蜒而流    時間: 2025-3-24 09:29
Robust Speaker Recognition in Noisy Environments978-3-319-07130-5Series ISSN 2191-737X Series E-ISSN 2191-7388
作者: 道學(xué)氣    時間: 2025-3-24 14:04

作者: Servile    時間: 2025-3-24 15:06
https://doi.org/10.1007/978-3-319-07130-5Feature Compensation using Multiple Background Models; Robust Speaker Recognition in Noisy Environmen
作者: 收養(yǎng)    時間: 2025-3-24 19:19

作者: AROMA    時間: 2025-3-25 02:31
K. Sreenivasa Rao,Sourjya SarkarDiscusses the effect of noise, stochastic feature compensation methods based on Gaussian Mixture models (GMMs).Demonstrates the standards for speaker databases and noisy environments.Includes suppleme
作者: Ccu106    時間: 2025-3-25 05:19

作者: 聯(lián)邦    時間: 2025-3-25 09:24

作者: Distribution    時間: 2025-3-25 12:58

作者: 過去分詞    時間: 2025-3-25 17:03

作者: myelography    時間: 2025-3-25 21:36

作者: 的事物    時間: 2025-3-26 00:24
Book 2014odels, (b) Feature mapping using data-driven stochastic models, (c) Design of super vector- based GMM-SVM framework for robust speaker recognition, (d) Total variability modeling (i-vectors) in a discriminative framework and (e) Boosting method to fuse evidences from multiple SVM models.
作者: Genetics    時間: 2025-3-26 05:34
Robust Speaker Modeling for Speaker Verification in Noisy Environments, (SVMs)). For improving the performance of the proposed speaker verification systems, utterance partitioning methods are used. The discussion is closely followed by state-of-the-art variants of GMM supervector based approaches (i.e., i-vectors) and algorithms for combining robust classifiers.
作者: Condyle    時間: 2025-3-26 11:59

作者: 忍耐    時間: 2025-3-26 12:43

作者: 內(nèi)向者    時間: 2025-3-26 20:33
Speaker Verification in Noisy Environments Using Gaussian Mixture Models,an acoustic modeling framework (namely GMM-UBM) using speaker-dependent GMMs and a speaker-independent Universal Background Model (UBM), is studied for simulated noisy backgrounds. Significance of a feature mapping technique using multiple UBMs for compensating background noise is explored. The spea
作者: 獸皮    時間: 2025-3-26 23:16

作者: eczema    時間: 2025-3-27 01:53
Robust Speaker Modeling for Speaker Verification in Noisy Environments, hybrid classifiers based on the combination of generative and discriminative models (e.g., Gaussian Mixture Models (GMMs) and Support Vector Machines (SVMs)). For improving the performance of the proposed speaker verification systems, utterance partitioning methods are used. The discussion is close
作者: Insufficient    時間: 2025-3-27 08:31

作者: 存在主義    時間: 2025-3-27 12:26

作者: DECRY    時間: 2025-3-27 15:30
behavioral skills..Strengthening Autistic students’ use of self-management and self-sufficiency skills needed to independently perform required tasks in college and the workplace..Selecting an appropriate colle978-3-030-93949-6978-3-030-93947-2
作者: Seizure    時間: 2025-3-27 19:34
,Imagin?re L?sungen kollektiver Probleme — Einige Beispiele,bare Konflikte mit den Eltern nach sich zieht), es w?re nicht geeignet, Geschlechtsidentit?t unter Jugendlichen zu unterstreichen, oder es k?nnte nicht als Teil eines Initiationsrituals den Umgang mit bedrohlichen Aspekten erm?glichen. (Bei manchen Verhaltensweisen ist es Jugendlichen wichtig, da? s
作者: 我說不重要    時間: 2025-3-27 22:31

作者: 聯(lián)想    時間: 2025-3-28 04:12
essed..Although the psychosocial assessment is an integral part of the multidisciplinary evaluation, it is meant to identify patient and family strengths and weaknesses. It is not intended to impact on the determination of eligibility for pediatric transplantation.




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