Support vectoriel basé sur une machine Reconnaissance des émotions vocales
Chandrasekhar Paseddula
Broschiertes Buch

Support vectoriel basé sur une machine Reconnaissance des émotions vocales

Une mise en ¿uvre pratique

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Les résultats obtenus dans ce système utilisant MFCC + LPCC avec SVM sont louables. Le taux de reconnaissance du système est de 81,2% pour IITKGP-SESC, 78,6% pour EmodB et 70% pour la base de données enregistrée en temps réel. Les MFCC et LPCC correspondant à chaque énoncé de chaque émotion des bases de données ont été calculés et leur fusion est utilisée pour l'extraction de caractéristiques ainsi que leurs coefficients delta et double-delta. Ces fonctionnalités extraites des fichiers de formation sont entraînées au modèle SVM. Plus tard, les caractéristiques des fichiers...