Andere Kunden interessierten sich auch für
![Apprentissage profond pour la classification des signaux vocaux]( "Apprentissage profond pour la classification des signaux vocaux")
Apprentissage profond pour la classification des signaux vocaux29,99 €![Apprendimento profondo per la classificazione del segnale vocale]( "Apprendimento profondo per la classificazione del segnale vocale")
Apprendimento profondo per la classificazione del segnale vocale29,99 €![Deep Learning für die Klassifizierung von Sprachsignalen]( "Deep Learning für die Klassifizierung von Sprachsignalen")
Deep Learning für die Klassifizierung von Sprachsignalen43,90 €![Aprendizagem profunda para classificação de sinais de fala]( "Aprendizagem profunda para classificação de sinais de fala")
Aprendizagem profunda para classificação de sinais de fala29,99 €![Deep Learning for Speech Signal Classification]( "Deep Learning for Speech Signal Classification")
Deep Learning for Speech Signal Classification29,99 €![Klasyfikacja obrazów hiperspektralnych]( "Klasyfikacja obrazów hiperspektralnych")
Klasyfikacja obrazów hiperspektralnych29,99 €![Sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe dla inteligentniejszych decyzji]( "Sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe dla inteligentniejszych decyzji")
Sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe dla inteligentniejszych decyzji29,99 €
Klasyfikacja sygnäu mowy odgrywa kluczow¿ rol¿ w rozpoznawaniu mowy, identyfikacji mówców, wykrywaniu emocji i przetwarzaniu d¿wi¿ku. Niniejsza ksi¿¿ka stanowi kompleksowy przewodnik po wykorzystaniu technik g¿¿bokiego uczenia - w szczególno¿ci sieci neuronowych konwolucyjnych (CNN) i sieci z d¿ug¿ pami¿ci¿ krótkotrwä¿ (LSTM) - do skutecznej klasyfikacji sygnäu mowy.Kluczowe tematy:Podstawy przetwarzania mowy - Zrozumienie sygnäów mowy, spektrogramów i technik ekstrakcji cech, takich jak MFCC . Wprowadzenie do g¿¿bokiego uczenia - Przegl¿d sieci neuronowych, CNN do ekstrakcji cech i LSTM do przechwytywania zale¿no¿ci czasowych.Model hybrydowy CNN-LSTM - Podej¿cie krok po kroku do ¿¿czenia CNN i LSTM w celu poprawy dok¿adno¿ci klasyfikacji mowy.