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Ansatz des maschinellen Lernens zur Erkennung von Stimmhaftigkeit

Ansatz des maschinellen Lernens zur Erkennung von Stimmhaftigkeit in Bloomington, MN

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Bei bestimmten Anwendungen wie Sprachanalyse und -synthese, Rauschunterdrückung und -verbesserung kann es erforderlich sein, einige Schlüsseleigenschaften des Originalsignals wie stimmhafte, stimmlose oder verrauschte Sprachklänge mit Hilfe spezieller digitaler Signalverarbeitungsalgorithmen zu extrahieren. ...die Leistung solcher Systeme, wie z.B. Sprachcodierung, Sprachanalyse, Sprachsynthese, automatische Spracherkennung, Rauschunterdrückung und -verbesserung, Tonhöhenerkennung, Sprecheridentifikation und die Erkennung von Sprachpathologien, hängt von der Fähigkeit des Systems ab, korrekte stimmhafte/stimmlose/stumme Sprachsegmente zu erkennen.
Bei bestimmten Anwendungen wie Sprachanalyse und -synthese, Rauschunterdrückung und -verbesserung kann es erforderlich sein, einige Schlüsseleigenschaften des Originalsignals wie stimmhafte, stimmlose oder verrauschte Sprachklänge mit Hilfe spezieller digitaler Signalverarbeitungsalgorithmen zu extrahieren. ...die Leistung solcher Systeme, wie z.B. Sprachcodierung, Sprachanalyse, Sprachsynthese, automatische Spracherkennung, Rauschunterdrückung und -verbesserung, Tonhöhenerkennung, Sprecheridentifikation und die Erkennung von Sprachpathologien, hängt von der Fähigkeit des Systems ab, korrekte stimmhafte/stimmlose/stumme Sprachsegmente zu erkennen.

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