Große Auswahl an günstigen Büchern
Schnelle Lieferung per Post und DHL

Mashinnyj podhod opornyh wektorow Raspoznawanie rechewyh ämocij

Über Mashinnyj podhod opornyh wektorow Raspoznawanie rechewyh ämocij

Rezul'taty, poluchennye w ätoj sisteme s ispol'zowaniem MFCC+LPCC s SVM, zasluzhiwaüt wysokoj ocenki. Urowen' raspoznawaniq sistemy sostawlqet 81,2% dlq IITKGP-SESC, 78,6% dlq EmodB i 70% dlq bazy dannyh, zapisannoj w real'nom wremeni. MFCC i LPCC, sootwetstwuüschie kazhdomu proizneseniü kazhdoj ämocii w bazah dannyh, byli wychisleny, i ih ob#edinenie ispol'zuetsq dlq izwlecheniq priznakow wmeste s ih koäfficientami del'ta i dwojnaq del'ta. Jeti izwlechennye funkcii obuchaüschih fajlow obuchaütsq modeli SVM. Pozzhe harakteristiki testowyh fajlow peredaütsq w kachestwe whodnyh dannyh w klassifikator SVM dlq prognozirowaniq. Zatem prowoditsq klassifikaciq testowyh obrazcow i rasschitywaetsq procent kak sowpadaüschih, tak i nesowpadaüschih ämocij s ispol'zowaniem matricy putanicy. Proizwoditel'nost' bazy dannyh, zapisannoj w real'nom wremeni, ogranichena wneshnimi faktorami, wliqüschimi na wyskazywaniq goworqschego, takimi kak shum w signale i sreda, w kotoroj osuschestwlqetsq zapis'. Proizwoditel'nost' mozhno powysit' za schet ispol'zowaniq wysokokachestwennyh audioustrojstw w uslowiqh otsutstwiq shuma. Krome togo, bol'shoe kolichestwo obuchaüschih wyborok powyshaet proizwoditel'nost'. V zaklüchenie mozhno twerdo zaqwit', chto, nesmotrq na opredelennye ogranicheniq, dannaq sistema obespechiwaet zametnuü äffektiwnost' i tochnost'.

Mehr anzeigen
  • Sprache:
  • Russisch
  • ISBN:
  • 9786206959670
  • Einband:
  • Taschenbuch
  • Seitenzahl:
  • 88
  • Veröffentlicht:
  • 19. Dezember 2023
  • Abmessungen:
  • 150x6x220 mm.
  • Gewicht:
  • 149 g.
  Versandkostenfrei
  Versandfertig in 1-2 Wochen.

Beschreibung von Mashinnyj podhod opornyh wektorow Raspoznawanie rechewyh ämocij

Rezul'taty, poluchennye w ätoj sisteme s ispol'zowaniem MFCC+LPCC s SVM, zasluzhiwaüt wysokoj ocenki. Urowen' raspoznawaniq sistemy sostawlqet 81,2% dlq IITKGP-SESC, 78,6% dlq EmodB i 70% dlq bazy dannyh, zapisannoj w real'nom wremeni. MFCC i LPCC, sootwetstwuüschie kazhdomu proizneseniü kazhdoj ämocii w bazah dannyh, byli wychisleny, i ih ob#edinenie ispol'zuetsq dlq izwlecheniq priznakow wmeste s ih koäfficientami del'ta i dwojnaq del'ta. Jeti izwlechennye funkcii obuchaüschih fajlow obuchaütsq modeli SVM. Pozzhe harakteristiki testowyh fajlow peredaütsq w kachestwe whodnyh dannyh w klassifikator SVM dlq prognozirowaniq. Zatem prowoditsq klassifikaciq testowyh obrazcow i rasschitywaetsq procent kak sowpadaüschih, tak i nesowpadaüschih ämocij s ispol'zowaniem matricy putanicy. Proizwoditel'nost' bazy dannyh, zapisannoj w real'nom wremeni, ogranichena wneshnimi faktorami, wliqüschimi na wyskazywaniq goworqschego, takimi kak shum w signale i sreda, w kotoroj osuschestwlqetsq zapis'. Proizwoditel'nost' mozhno powysit' za schet ispol'zowaniq wysokokachestwennyh audioustrojstw w uslowiqh otsutstwiq shuma. Krome togo, bol'shoe kolichestwo obuchaüschih wyborok powyshaet proizwoditel'nost'. V zaklüchenie mozhno twerdo zaqwit', chto, nesmotrq na opredelennye ogranicheniq, dannaq sistema obespechiwaet zametnuü äffektiwnost' i tochnost'.

Kund*innenbewertungen von Mashinnyj podhod opornyh wektorow Raspoznawanie rechewyh ämocij



Ähnliche Bücher finden
Das Buch Mashinnyj podhod opornyh wektorow Raspoznawanie rechewyh ämocij ist in den folgenden Kategorien erhältlich:

Willkommen bei den Tales Buchfreunden und -freundinnen

Jetzt zum Newsletter anmelden und tolle Angebote und Anregungen für Ihre nächste Lektüre erhalten.