Isbn: 9786203838244 - spracherkennung mit deep learning: matlab (4 risultati)

Taschenbuch. Condizione: Neu. Spracherkennung mit deep learning | Matlab | A. P. Siva Kumar (u. a.) | Taschenbuch | 100 S. | Deutsch | 2021 | Verlag Unser Wissen | EAN 9786203838244 | Verantwortliche Person für die EU: BoD - Books on Demand, In de Tarpen 42, 22848 Norderstedt, info[at]bod[dot]de | Anbieter: preigu.…

Taschenbuch. Condizione: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -Die Spracherkennung mit Hilfe eines neuronalen Faltungsnetzwerks wird verwendet, um die Wörter zu erkennen, sie zu digitalisieren und den Ton zu analysieren. Es trainiert ein Deep-Learning-Modell, das das Vorhandensein von Sprachbefehlen im Audio erkennt und mit MATLAB implementiert wird. Es verwendet ein neuronales Faltungsnetzwerk, um ein Modell zu trainieren. Das Modell wurde für Befehle und Hintergrundgeräusche trainiert. Das trainierte Modell erhielt beim Testen der Daten eine Genauigkeit von 96,34 %. Definieren Sie den Pegel für die Audioverarbeitung und den Pegel der Erkennung in Hz und bauen Sie einen Audio-Interface-Viewer, der Audio vom Mikrofon interpretieren kann. Wenn wir Befehle sprechen, erkennt und visualisiert es diese, und wenn wir andere als Befehle sprechen, zeigt es unbekannt an. Wenn wir nichts sprechen, werden Hintergrundgeräusche erkannt. 100 pp. Deutsch.…

Condizione: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Die Spracherkennung mit Hilfe eines neuronalen Faltungsnetzwerks wird verwendet, um die Woerter zu erkennen, sie zu digitalisieren und den Ton zu analysieren. Es trainiert ein Deep-Learning-Modell, das das Vorhandensein von Sprachbefehlen im Audio erkennt un.…

Taschenbuch. Condizione: Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -Die Spracherkennung mit Hilfe eines neuronalen Faltungsnetzwerks wird verwendet, um die Wörter zu erkennen, sie zu digitalisieren und den Ton zu analysieren. Es trainiert ein Deep-Learning-Modell, das das Vorhandensein von Sprachbefehlen im Audio erkennt und mit MATLAB implementiert wird. Es verwendet ein neuronales Faltungsnetzwerk, um ein Modell zu trainieren. Das Modell wurde für Befehle und Hintergrundgeräusche trainiert. Das trainierte Modell erhielt beim Testen der Daten eine Genauigkeit von 96,34 %. Definieren Sie den Pegel für die Audioverarbeitung und den Pegel der Erkennung in Hz und bauen Sie einen Audio-Interface-Viewer, der Audio vom Mikrofon interpretieren kann. Wenn wir Befehle sprechen, erkennt und visualisiert es diese, und wenn wir andere als Befehle sprechen, zeigt es unbekannt an. Wenn wir nichts sprechen, werden Hintergrundgeräusche erkannt.VDM Verlag, Dudweiler Landstraße 99, 66123 Saarbrücken 100 pp. Deutsch.…