New Era for Robust Speech Recognition : Exploiting Deep Learning
Lingua: inglese
Editore: Palgrave Macmillan, 2017
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- Nuovo
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nach der Bestellung gedruckt 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.
Codice articolo 9783319646794
- Titolo
- New Era for Robust Speech Recognition : Exploiting Deep Learning
- Autore
- Marc Delcroix
- Editore
- Palgrave Macmillan
- Anno di pubblicazione
- 2017
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Buch
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 3319646796
- ISBN 13
- 9783319646794
- Peso dell'articolo
- 846 grammi
- Dimensioni
- 241x160x30 mm
- Serie
- Libro 2 di 2: Title Value Test
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.
"Riassunto" può appartenere a un’altra edizione di questo titolo.
Dalla quarta di copertina
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.
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