Исследование алгоритма сегментации речевого сигнала методом динамического программирования; Уровневая подготовка специалистов: электронное обучение и открытые образовательные ресурсы

Detalles Bibliográficos
Parent link:	Уровневая подготовка специалистов: электронное обучение и открытые образовательные ресурсы.— 2014.— [С. 180-181]
Autores Corporativos:	Национальный исследовательский Томский политехнический университет (ТПУ) Отдел разработки программных и технических средств электронного обучения (ОРПиТСЭО), Национальный исследовательский Томский политехнический университет (ТПУ) Институт физики высоких технологий (ИФВТ) Кафедра технологии силикатов и наноматериалов (ТСН)
Otros Autores:	Мишунин О. Б. Олег Борисович, Швец А. А., Савинов А. П. Анатолий Павлович, Михалева Е. В. Елена Владимировна, Петровская Т. С. Татьяна Семёновна
Sumario:	Заглавие с титульного листа. Speech signal segmentation algorithm which uses previously known information about signal content was explored. Speech synthesizer was used to produce segmented signal that contains same speech as the signal we need to process, and compare this synthesized signal with the natural one using Dynamic Time Warping. This allows us to move segment markers from synthesized signal to natural signal. To compare signals we use feature vectors consisting of spectrum we got by using Bark scale based set of filters, pitch frequency and their finite differences.
Lenguaje:	ruso
Publicado:	2014
Colección:	Современные технологии обучения в инженерном образовании. Среда электронного обучения как инструмент организации учебного процесса
Materias:	электронный ресурс труды учёных ТПУ алгоритмы сегментация речевые сигналы динамическое программирование синтезаторы речь сигналы
Acceso en línea:	http://earchive.tpu.ru/handle/11683/25761 http://www.lib.tpu.ru/fulltext/c/2014/C09/072.pdf
Formato:	Electrónico Capítulo de libro
KOHA link:	https://koha.lib.tpu.ru/cgi-bin/koha/opac-detail.pl?biblionumber=610150

Descripción
Sumario:	Заглавие с титульного листа. Speech signal segmentation algorithm which uses previously known information about signal content was explored. Speech synthesizer was used to produce segmented signal that contains same speech as the signal we need to process, and compare this synthesized signal with the natural one using Dynamic Time Warping. This allows us to move segment markers from synthesized signal to natural signal. To compare signals we use feature vectors consisting of spectrum we got by using Bark scale based set of filters, pitch frequency and their finite differences.

Ejemplares similares