• Ruský jazyk

Mashinnyj podhod opornyh wektorow Raspoznawanie rechewyh ämocij

Autor: Chandrasekhar Paseddula

Rezul'taty, poluchennye w ätoj sisteme s ispol'zowaniem MFCC+LPCC s SVM, zasluzhiwaüt wysokoj ocenki. Urowen' raspoznawaniq sistemy sostawlqet 81,2% dlq IITKGP-SESC, 78,6% dlq EmodB i 70% dlq bazy dannyh, zapisannoj w real'nom wremeni. MFCC i LPCC, sootwetstwuüschie... Viac o knihe

Na objednávku

56.43 €

bežná cena: 62.70 €

O knihe

Rezul'taty, poluchennye w ätoj sisteme s ispol'zowaniem MFCC+LPCC s SVM, zasluzhiwaüt wysokoj ocenki. Urowen' raspoznawaniq sistemy sostawlqet 81,2% dlq IITKGP-SESC, 78,6% dlq EmodB i 70% dlq bazy dannyh, zapisannoj w real'nom wremeni. MFCC i LPCC, sootwetstwuüschie kazhdomu proizneseniü kazhdoj ämocii w bazah dannyh, byli wychisleny, i ih ob#edinenie ispol'zuetsq dlq izwlecheniq priznakow wmeste s ih koäfficientami del'ta i dwojnaq del'ta. Jeti izwlechennye funkcii obuchaüschih fajlow obuchaütsq modeli SVM. Pozzhe harakteristiki testowyh fajlow peredaütsq w kachestwe whodnyh dannyh w klassifikator SVM dlq prognozirowaniq. Zatem prowoditsq klassifikaciq testowyh obrazcow i rasschitywaetsq procent kak sowpadaüschih, tak i nesowpadaüschih ämocij s ispol'zowaniem matricy putanicy. Proizwoditel'nost' bazy dannyh, zapisannoj w real'nom wremeni, ogranichena wneshnimi faktorami, wliqüschimi na wyskazywaniq goworqschego, takimi kak shum w signale i sreda, w kotoroj osuschestwlqetsq zapis'. Proizwoditel'nost' mozhno powysit' za schet ispol'zowaniq wysokokachestwennyh audioustrojstw w uslowiqh otsutstwiq shuma. Krome togo, bol'shoe kolichestwo obuchaüschih wyborok powyshaet proizwoditel'nost'. V zaklüchenie mozhno twerdo zaqwit', chto, nesmotrq na opredelennye ogranicheniq, dannaq sistema obespechiwaet zametnuü äffektiwnost' i tochnost'.

  • Vydavateľstvo: Sciencia Scripts
  • Rok vydania: 2023
  • Formát: Paperback
  • Rozmer: 220 x 150 mm
  • Jazyk: Ruský jazyk
  • ISBN: 9786206959670

Generuje redakčný systém BUXUS CMS spoločnosti ui42.