Wyniki wyszukiwania - Biblioteka Nauki

Nowa wersja platformy, zawierająca wyłącznie zasoby pełnotekstowe, jest już dostępna.
Przejdź na https://bibliotekanauki.pl

Ograniczanie wyników

Znaleziono wyników: 4

Liczba wyników na stronie

Wyniki wyszukiwania

Sortuj według:

Ogranicz wyniki do:

Query by Voice Example and sound similarity based on the Dynamic Time Warping algorithm

100%

Niewiadomy D. , Pelikant A.

tom R. 86, nr 8

143-146

This article describes Query by Voice Example speaker independent sound similarity system based on Dynamic Time Warping (DTW) classifier. DTW is an algorithm that finds the optimal alignment between two time series. It is commonly used to determine time series similarity and corresponding regions finding between two time series. Those features enable this algorithm to be used in combination with MFCC and HFCC coefficients.

Poniższy artykuł opisuje system wyszukiwania podobieństwa danych audio Query by Voice Example oparty o klasyfikator nieliniowej transformacji czasu DTW. Algorytm DTW sprawdza dopasowanie dwóch ciągów. Częstym jego zastosowaniem jest wyszukiwania podobieństwa między seriami czasowymi. Dzięki tym cechom możliwe jest zastosowanie tego algorytmu w połączeniu z współczynnikami MFCC i HFCC.

Digital Speech Signal Parameterization by Mel Frequency Cepstral Coefficients and Word Boundaries

100%

Niewiadomy D. , Pelikant A.

tom Vol. 15, nr 2

71-81

The article presents implementation of Isolated Word Boundaries Recognition Algorithm and Mel Frequency Cepstral Coefficients Acquisition Algorithm. The first algorithm enables application to reduce unnecessary data processing. The second algorithm generates vectors of coefficients that are used in automatic speech recognition and sound classification.

Automatyczne znakowanie danych audio na platformie serwera baz danych Oracle

80%

Kubiak R. , Niewiadomy D. , Pelikant A.

tom Vol. 31, nr 2A

363-374

W rozdziale tym przedstawiono projekt systemu automatycznego etykietowania nagrań dźwiękowych. System oparto na algorytmach nieliniowej transformacji czasu DTW, operującej na współczynnikach mel-cepstralnych i human-cepstralnych. Mechanizm automatycznego etykietowania korzystać będzie z w pełni konfigurowalnej, referencyjnej bazy nagrań oraz mapowań znaczników. Finalnie przestawione zostały testy potwierdzające wysoką jakość zaproponowanych algorytmów.

In this chapter you will be provided with description of automated audio tagging system. The system will be based on optimized Dynamic Time Warping algorithm, mel-cepstral coefficients MFCC and human-cepstral coefficients HFCC. In addition the tagging process will be based on fully configurable reference audio database with mapping tags. Introduced tests results of proposed algorithms confirm their high-quality.

Porównanie wydajności współczynników perceptualnych na potrzeby automatycznego rozpoznawania emocji w sygnale mowy

80%

Kamińska D. , Sapiński T. , Niewiadomy D. , Pelikant A.

tom Vol. 34, nr 2B

59--66

Przedmiotem niniejszego artykułu jest parametryzacja sygnału mowy emocjonalnej przy użyciu współczynników preceptualnych. Dokonano porównania wydajności współczynników MFCC z współczynnikami HFCC oraz przynależnych im parametrów dynamicznych. Na podstawie bazy mowy emocjonalnej oceniono skuteczność wybranych współczynników.

The following paper presents parameterization of emotional speech using perceptual coefficients. The comparison of MFCC to HFCC and adherent dynamic parameters is presented. Basing on emotional speech database efficiency of used coefficients was evaluated.