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Análisis y reconocimiento de voz: Fundamentos y técnicas / Gonzalo Pajares Martinsanz.

Por: Tipo de material: TextoIdioma: Español Lenguaje original: Español Editor: Bogotá : Alfaomega grupo editor, S. A., 2018Descripción: 122 paginas : Graficos (blanco y negro) , diagramas (blanco y negro) , tablas (blanco y negro) ; 22 cmTipo de contenido:
  • texto impreso
Tipo de medio:
  • sin mediación
Tipo de soporte:
  • volumen
ISBN:
  • 978-958-778-401-5
Clasificación CDD:
  • 22 621.3822
Contenidos:
Reconocimiento computacional de voz : Organización del libro. -- Sistemas Discretos : Definición de señales discretas. Señales características discretas. Respuesta impulso : convolución. -- dominio de la frecuencia : densidad espectral de frecuencia de la señal. Respuesta en frecuencia: sistemas discretos. Transformada discreta de Fourier directa e inversa. CEPSTRUM. -- Filtrado de la señal : Diseño de filtros. Filtrado en frecuencia. Banco de filtros en escala “Mel”. -- Otros dominios transformados : Transformada discreta del coseno. Transformada discreta de Wavelets. Transformada Z. -- Segmentación en el dominio temporal : Detección del punto inicial y final. Procesamiento con ventanas. Propiedades o características de las señales. Detección de silencios. Auto-correlación y correlación cruzada. -- Segmentación en el dominio de la frecuencia : Transformación de Fourier. Filtrado de señal. Banco de filtros. Predicción lineal. Extracción de características basadas en vectores chroma. -- Periocidad y armónicos. Reconocimiento mediante Waelets. Alineación de secuencias. -- Bibliografía.
Resumen: Este libro cubre los aspectos fundamentales sobre el análisis y reconocimiento de voz, abordado los conceptos esenciales y proporcionado técnicas especificas con tal fin. El texto conjuga rigurosidad con claridad y exposición didáctica. Por ello, los conceptos se tratan con el formalismo requerido, a la vez que se proporcionan diversos ejemplos pedagógicos acompañados de abundantes explicaciones graficas. El texto se dirige tanto a estudiantes e investigadores, en sus diferentes niveles, como a ingenieros que ejercen su actividad profesional, proporcionándoles la base suficiente para afrontar la materia exitosamente y llegar al desarrollo de aplicaciones informáticas de forma sencilla y eficiente, con grandes posibilidades de incorporación en sistemas automáticos de reconocimiento de voz, cuyo auge resulta hoy en día indiscutible en diversos ámbitos de aplicación tales como la robótica, los sistemas inteligentes, los dispositivos móviles o el internet de las cosas, por citar solo algunos. Asimismo, desarrolla los conceptos esenciales sobre el tratamiento de señales en general, con un enfoque preciso y específico hacia el reconocimiento de voz. Entrando seguidamente en los aspectos concretos para la extracción de las características subyacentes en la señal, que en ocasiones y por si mismas permiten el reconocimiento deseado, constituyendo a la cez la base para otros sistemas mas complejos de reconocimiento en el ámbito del aprendizaje automático. --- Cubierta posterior.
Lista(s) en las que aparece este ítem: Ciencias en Informática y Sistemas | Ing. Mecánica Eléctrica
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Reconocimiento computacional de voz : Organización del libro. -- Sistemas Discretos : Definición de señales discretas. Señales características discretas. Respuesta impulso : convolución. -- dominio de la frecuencia : densidad espectral de frecuencia de la señal. Respuesta en frecuencia: sistemas discretos. Transformada discreta de Fourier directa e inversa. CEPSTRUM. -- Filtrado de la señal : Diseño de filtros. Filtrado en frecuencia. Banco de filtros en escala “Mel”. -- Otros dominios transformados : Transformada discreta del coseno. Transformada discreta de Wavelets. Transformada Z. -- Segmentación en el dominio temporal : Detección del punto inicial y final. Procesamiento con ventanas. Propiedades o características de las señales. Detección de silencios. Auto-correlación y correlación cruzada. -- Segmentación en el dominio de la frecuencia : Transformación de Fourier. Filtrado de señal. Banco de filtros. Predicción lineal. Extracción de características basadas en vectores chroma. -- Periocidad y armónicos. Reconocimiento mediante Waelets. Alineación de secuencias. -- Bibliografía.

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