Nalini n j (44 risultati)

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Paperback. Condizione: Brand New. 60 pages. 8.66x5.91x0.14 inches. In Stock.

Taschenbuch. Condizione: Neu. Music Emotion Recognition - The Combined Features | N J Nalini (u. a.) | Taschenbuch | 60 S. | Englisch | 2016 | LAP LAMBERT Academic Publishing | EAN 9783659888793 | Verantwortliche Person für die EU: preigu GmbH & Co. KG, Lengericher Landstr. 19, 49078 Osnabrück, mail[at]preigu[dot]de | Anbieter: preigu. …

Hardcover. Condizione: Brand New. 248 pages. 9.25x6.25x1.00 inches. In Stock.

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Taschenbuch. Condizione: Neu. Reconnaissance des émotions musicales - Les caractéristiques combinées | N. J. Nalini (u. a.) | Taschenbuch | Einband - flex.(Paperback) | Französisch | 2025 | Editions Notre Savoir | EAN 9786208592202 | Verantwortliche Person für die EU: preigu GmbH & Co. KG, Lengericher Landstr. 19, 49078 Osnabrück, mail[at]preigu[dot]de | Anbieter: preigu. …

Taschenbuch. Condizione: Neu. Riconoscimento delle emozioni musicali: le caratteristiche combinate | N. J. Nalini (u. a.) | Taschenbuch | Einband - flex.(Paperback) | Italienisch | 2025 | Edizioni Sapienza | EAN 9786208592233 | Verantwortliche Person für die EU: preigu GmbH & Co. KG, Lengericher Landstr. 19, 49078 Osnabrück, mail[at]preigu[dot]de | Anbieter: preigu.…

Taschenbuch. Condizione: Neu. Reconhecimento de emoções musicais - As caraterísticas combinadas | N. J. Nalini (u. a.) | Taschenbuch | Einband - flex.(Paperback) | Portugiesisch | 2025 | Edições Nosso Conhecimento | EAN 9786208592226 | Verantwortliche Person für die EU: SIA OmniScriptum Publishing, Brivibas Gatve 197, 1039 RIGA, LETTLAND, customerservice[at]vdm-vsg[dot]de | Anbieter: preigu. …

Taschenbuch. Condizione: Neu. Erkennung von Musik und Emotionen - Die kombinierten Funktionen | N. J. Nalini (u. a.) | Taschenbuch | 56 S. | Deutsch | 2025 | Verlag Unser Wissen | EAN 9786208592790 | Verantwortliche Person für die EU: preigu GmbH & Co. KG, Lengericher Landstr. 19, 49078 Osnabrück, mail[at]preigu[dot]de | Anbieter: preigu. …

Taschenbuch. Condizione: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -Music emotion recognition (MER) plays an important role in human to machine interaction and digital entertainment. Emotions conveyed by any given music track is a challenging task that has received considerable attention in the music information retrieval. A various efforts have been made towards the music emotion recognition. Among from the regular features used in MER, there is a search for new features for recognising the music emotions. Residual phase feature is an excitation source feature is used in this work can be used to exploit emotion specific information present in the music signal. In this work MER categorizes emotions into five classes: anger, fear, happy, neutral and sad. The features extraction and classification plays an important role in MER, in such a way they represents music well and computation can be carried out efficiently. MFCC is the well known timbre features combined with residual features are used with pattern classification techniques like autoassociative neural network, support vector machine and radial basis function neural network. The performance of the method was measured using equal error rate and recognition rate. 60 pp. Englisch.…

Taschenbuch. Condizione: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Music emotion recognition (MER) plays an important role in human to machine interaction and digital entertainment. Emotions conveyed by any given music track is a challenging task that has received considerable attention in the music information retrieval. A various efforts have been made towards the music emotion recognition. Among from the regular features used in MER, there is a search for new features for recognising the music emotions. Residual phase feature is an excitation source feature is used in this work can be used to exploit emotion specific information present in the music signal. In this work MER categorizes emotions into five classes: anger, fear, happy, neutral and sad. The features extraction and classification plays an important role in MER, in such a way they represents music well and computation can be carried out efficiently. MFCC is the well known timbre features combined with residual features are used with pattern classification techniques like autoassociative neural network, support vector machine and radial basis function neural network. The performance of the method was measured using equal error rate and recognition rate.…

Taschenbuch. Condizione: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -El reconocimiento de emociones musicales (MER) desempeña un papel importante en la interacción entre humanos y máquinas y en el entretenimiento digital. Las emociones que transmite una determinada pista musical son una tarea difícil que ha recibido una atención considerable en la recuperación de información musical. Se han realizado varios esfuerzos para el reconocimiento de emociones musicales. Además de las características habituales utilizadas en el MER, se buscan otras nuevas para reconocer las emociones musicales. La característica de fase residual es una característica de fuente de excitación que se utiliza en este trabajo para explotar la información específica de la emoción presente en la señal musical. En este trabajo MER categoriza las emociones en cinco clases: ira, miedo, feliz, neutral y triste. La extracción y clasificación de características juega un papel importante en el MER, de tal manera que representan bien la música y el cálculo puede llevarse a cabo de manera eficiente. La MFCC es una conocida característica tímbrica combinada con características residuales que se utilizan con técnicas de clasificación de patrones como la red neuronal autoasociativa, la máquina de vectores soporte y la red neuronal de función de base radial. El rendimiento del método se midió utilizando la tasa de error igual y la tasa de reconocimiento.…

Condizione: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Autor/Autorin: Nalini N JN. J. Nalini, completed Ph. D( Computer Science and Engineering) from Annamalai University in the year 2015. Working as a faculty at the Department of computer science and Engineering, Annamalai University, Tamilnadu, India.…

Hardcover. Condizione: Brand New. 248 pages. 9.25x6.25x1.00 inches. In Stock. This item is printed on demand.

Taschenbuch. Condizione: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware 56 pp. Französisch.

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Taschenbuch. Condizione: Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -Music emotion recognition (MER) plays an important role in human to machine interaction and digital entertainment. Emotions conveyed by any given music track is a challenging task that has received considerable attention in the music information retrieval. A various efforts have been made towards the music emotion recognition. Among from the regular features used in MER, there is a search for new features for recognising the music emotions. Residual phase feature is an excitation source feature is used in this work can be used to exploit emotion specific information present in the music signal. In this work MER categorizes emotions into five classes: anger, fear, happy, neutral and sad. The features extraction and classification plays an important role in MER, in such a way they represents music well and computation can be carried out efficiently. MFCC is the well known timbre features combined with residual features are used with pattern classification techniques like autoassociative neural network, support vector machine and radial basis function neural network. The performance of the method was measured using equal error rate and recognition rate.VDM Verlag, Dudweiler Landstraße 99, 66123 Saarbrücken 60 pp. Englisch.…

Taschenbuch. Condizione: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - El reconocimiento de emociones musicales (MER) desempeña un papel importante en la interacción entre humanos y máquinas y en el entretenimiento digital. Las emociones que transmite una determinada pista musical son una tarea difícil que ha recibido una atención considerable en la recuperación de información musical. Se han realizado varios esfuerzos para el reconocimiento de emociones musicales. Además de las características habituales utilizadas en el MER, se buscan otras nuevas para reconocer las emociones musicales. La característica de fase residual es una característica de fuente de excitación que se utiliza en este trabajo para explotar la información específica de la emoción presente en la señal musical. En este trabajo MER categoriza las emociones en cinco clases: ira, miedo, feliz, neutral y triste. La extracción y clasificación de características juega un papel importante en el MER, de tal manera que representan bien la música y el cálculo puede llevarse a cabo de manera eficiente. La MFCC es una conocida característica tímbrica combinada con características residuales que se utilizan con técnicas de clasificación de patrones como la red neuronal autoasociativa, la máquina de vectores soporte y la red neuronal de función de base radial. El rendimiento del método se midió utilizando la tasa de error igual y la tasa de reconocimiento.…

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Taschenbuch. Condizione: Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -El reconocimiento de emociones musicales (MER) desempeña un papel importante en la interacción entre humanos y máquinas y en el entretenimiento digital. Las emociones que transmite una determinada pista musical son una tarea difícil que ha recibido una atención considerable en la recuperación de información musical. Se han realizado varios esfuerzos para el reconocimiento de emociones musicales. Además de las características habituales utilizadas en el MER, se buscan otras nuevas para reconocer las emociones musicales. La característica de fase residual es una característica de fuente de excitación que se utiliza en este trabajo para explotar la información específica de la emoción presente en la señal musical. En este trabajo MER categoriza las emociones en cinco clases: ira, miedo, feliz, neutral y triste. La extracción y clasificación de características juega un papel importante en el MER, de tal manera que representan bien la música y el cálculo puede llevarse a cabo de manera eficiente. La MFCC es una conocida característica tímbrica combinada con características residuales que se utilizan con técnicas de clasificación de patrones como la red neuronal autoasociativa, la máquina de vectores soporte y la red neuronal de función de base radial. El rendimiento del método se midió utilizando la tasa de error igual y la tasa de reconocimiento.VDM Verlag, Dudweiler Landstraße 99, 66123 Saarbrücken 56 pp. Spanisch.…

Taschenbuch. Condizione: Neu. Reconocimiento de emociones musicales: funciones combinadas | N. J. Nalini (u. a.) | Taschenbuch | Spanisch | 2025 | Ediciones Nuestro Conocimiento | EAN 9786208592219 | Verantwortliche Person für die EU: preigu GmbH & Co. KG, Lengericher Landstr. 19, 49078 Osnabrück, mail[at]preigu[dot]de | Anbieter: preigu Print on Demand. …

Taschenbuch. Condizione: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware 56 pp. Deutsch.

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