Blind Speech Separation / Nejlevnější knihy
Blind Speech Separation

Kód: 01417455

Blind Speech Separation

Autor Shoji Makino, Te-Won Lee, Hiroshi Sawada

This is the first book to provide a cutting edge reference to the fascinating topic of blind source separation (BSS) for convolved speech mixtures. Through contributions by the foremost experts on the subject, the book provides an ... celý popis

5094


Skladem u dodavatele v malém množství
Odesíláme za 12-15 dnů

Potřebujete více kusů?Máte-li zájem o více kusů, prověřte, prosím, nejprve dostupnost titulu na naši zákaznické podpoře.


Přidat mezi přání

Mohlo by se vám také líbit

Darujte tuto knihu ještě dnes
  1. Objednejte knihu a zvolte Zaslat jako dárek.
  2. Obratem obdržíte darovací poukaz na knihu, který můžete ihned předat obdarovanému.
  3. Knihu zašleme na adresu obdarovaného, o nic se nestaráte.

Více informací

Více informací o knize Blind Speech Separation

Nákupem získáte 509 bodů

Anotace knihy

This is the first book to provide a cutting edge reference to the fascinating topic of blind source separation (BSS) for convolved speech mixtures. Through contributions by the foremost experts on the subject, the book provides an up-to-date account of research findings, explains the underlying theory, and discusses potential applications. The individual chapters are designed to be tutorial in nature with specific emphasis on an in-depth treatment of state of the art techniques.§§Blind Speech Separation is divided into three parts:§Part 1 presents overdetermined or critically determined BSS. Here the main technology is independent component analysis (ICA). ICA is a statistical method for extracting mutually independent sources from their mixtures. This approach utilizes spatial diversity to discriminate between desired and undesired components, i.e., it reduces the undesired components by forming a spatial null towards them. It is, in fact, a blind adaptive beamformer realized by unsupervised adaptive filtering.§§Part 2 addresses underdetermined BSS, where there are fewer microphones than source signals. Here, the sparseness of speech sources is very useful; we can utilize time-frequency diversity, where sources are active in different regions of the time-frequency plane.§§Part 3 presents monaural BSS where there is only one microphone. Here, we can separate a mixture by using the harmonicity and temporal structure of the sources. We can build a probabilistic framework by assuming a source model, and separate a mixture by maximizing the a posteriori probability of the sources.

Parametry knihy

Zařazení knihy Knihy v angličtině Technology, engineering, agriculture Electronics & communications engineering Communications engineering / telecommunications

5094

Oblíbené z jiného soudku



Osobní odběr Praha, Brno a 12903 dalších

Copyright ©2008-24 nejlevnejsi-knihy.cz Všechna práva vyhrazenaSoukromíCookies


Můj účet: Přihlásit se
Všechny knihy světa na jednom místě. Navíc za skvělé ceny.

Nákupní košík ( prázdný )

Vyzvednutí v Zásilkovně
zdarma nad 1 499 Kč.

Nacházíte se: