13,99 €
inkl. MwSt.

Versandfertig in 6-10 Tagen
  • Broschiertes Buch

Issledowanie poswqscheno awtomaticheskomu obnaruzheniü sigmatizma wo wzrosloj rechi nositelej nemeckogo qzyka. Ono presleduet dwe osnownye celi: (1) najti optimal'nyj nabor audio priznakow, obespechiwaüschih razlichie mezhdu normal'noj i narushennoj rech'ü; (2) sozdat' algoritm klassifikacii mashinnogo obucheniq (ML), sposobnyj analizirowat' izwlechennye priznaki i obnaruzhiwat' sigmatizm na urowne telefona.Priznaki wybiraütsq w sootwetstwii s foneticheskim fonom rassmatriwaemyh zwukow.K nim otnosqtsq perwye tri formanty, srednekwadratichnaq amplituda, spektral'nye piki, spektral'naq centroid,…mehr

Produktbeschreibung
Issledowanie poswqscheno awtomaticheskomu obnaruzheniü sigmatizma wo wzrosloj rechi nositelej nemeckogo qzyka. Ono presleduet dwe osnownye celi: (1) najti optimal'nyj nabor audio priznakow, obespechiwaüschih razlichie mezhdu normal'noj i narushennoj rech'ü; (2) sozdat' algoritm klassifikacii mashinnogo obucheniq (ML), sposobnyj analizirowat' izwlechennye priznaki i obnaruzhiwat' sigmatizm na urowne telefona.Priznaki wybiraütsq w sootwetstwii s foneticheskim fonom rassmatriwaemyh zwukow.K nim otnosqtsq perwye tri formanty, srednekwadratichnaq amplituda, spektral'nye piki, spektral'naq centroid, spektral'nyj perekos i perwye 12 chastotnyh kepstral'nyh koäfficientow (MFCC).Dlq obnaruzheniq sigmatizma rassmatriwaütsq tri metoda ML: mashina opornyh wektorow, gaussowskij process i nejronnye seti. Process izwlecheniq priznakow, a takzhe awtomaticheskaq klassifikaciq osuschestwlqütsq s pomosch'ü skriptow Python. V rezul'tate model' na osnowe SVM s RBF-qdrom pokazala samuü wysokuü tochnost' - 90,6 %.
Autorenporträt
Menq zowut Kristina. Ya uchus' i rabotaü w oblasti rechewyh i qzykowyh tehnologij. Moq lichnaq cel' - priobresti nawyki i znaniq, kotorye q smogu ispol'zowat' na blago obschestwa, delaq zhizn' lüdej bolee komfortnoj i bezopasnoj s pomosch'ü metodow i instrumentow iskusstwennogo intellekta (II).