Filtry
wszystkich: 113
Najlepsze wyniki w katalogu: Potencjał Badawczy Pokaż wszystkie wyniki (88)
Wyniki wyszukiwania dla: LOMBARD SPEECH
-
Zespół Katedry Wytrzymałości Materiałów
Potencjał BadawczyKatedra zajmuje się zagadnieniami związanymi z wytrzymałością elementów konstrukcji, ich teorią oraz analizą, jak również do myśli przewodnich należy zaliczyć materiałowe badania doświadczalne oraz prace nad technologią betonu. Współpracujemy z przemysłem z branż budowlanych i okołobudowlanych, wykorzystując wypracowane doświadczenie i wiedzę z zakresu materiałów konstrukcyjnych i budowlanych.
-
Zespół Mechaniki i Wytrzymałości Materiałów
Potencjał BadawczyStatyka i dynamika złożonych układów mechanicznych i biomechanicznych
-
Zespół Obrabiarek, Narzędzi i Obróbki Skrawaniem
Potencjał BadawczyMechaniczna technologia drewna
Najlepsze wyniki w katalogu: Oferta Biznesowa Pokaż wszystkie wyniki (25)
Wyniki wyszukiwania dla: LOMBARD SPEECH
-
GUT Tribology
Oferta Biznesowa* badania tarcia i zużycia materiałów tribologicznych * badania eksperymentalne układów łożyskowych (tocznych i ślizgowych) smarowanych olejem, wodą, zanieczyszczonymi smarami lub smarami smarowanymi * teoretyczne badania wykorzystania modeli zweryfikowanych eksperymentalnie (w tym MES, CFD i FSI) * eksperymentalne badania wytrzymałości zmęczeniowej (łożyska ślizgowe cienkowarstwowe) * projektowanie nowych i modernizacja istniejących...
-
Laboratorium Maszyn i Systemów Okrętowych
Oferta BiznesowaBadania maszyn i urządzeń z napędem elektrycznym oraz hydrostatycznym, napędów hybrydowych, serwomechanizmów, badania z obszaru tribologii.
-
Laboratorium Automatyki Napędu Elektrycznego
Oferta BiznesowaProgramowalne układy napędowe zasilane przekształtnikowo ze sterowaniem mikroprocesorowym
Pozostałe wyniki Pokaż wszystkie wyniki (1949)
Wyniki wyszukiwania dla: LOMBARD SPEECH
-
Evaluation of Lombard Speech Models in the Context of Speech in Noise Enhancement
PublikacjaThe Lombard effect is one of the most well-known effects of noise on speech production. Speech with the Lombard effect is more easily recognizable in noisy environments than normal natural speech. Our previous investigations showed that speech synthesis models might retain Lombard-effect characteristics. In this study, we investigate several speech models, such as harmonic, source-filter, and sinusoidal, applied to Lombard speech...
-
Applying the Lombard Effect to Speech-in-Noise Communication
PublikacjaThis study explored how the Lombard effect, a natural or artificial increase in speech loudness in noisy environments, can improve speech-in-noise communication. This study consisted of several experiments that measured the impact of different types of noise on synthesizing the Lombard effect. The main steps were as follows: first, a dataset of speech samples with and without the Lombard effect was collected in a controlled setting;...
-
Constructing a Dataset of Speech Recordingswith Lombard Effect
PublikacjaThepurpose of therecordings was to create a speech corpus based on the ISLEdataset, extended with video and Lombard speech. Selected from a set of 165sentences, 10, evaluatedas having thehighest possibility to occur in the context ofthe Lombard effect,were repeated in the presence of the so-called babble speech to obtain Lombard speech features. Altogether,15speakers were recorded, and speech parameterswere...
-
Detecting Lombard Speech Using Deep Learning Approach
PublikacjaRobust Lombard speech-in-noise detecting is challenging. This study proposes a strategy to detect Lombard speech using a machine learning approach for applications such as public address systems that work in near real time. The paper starts with the background concerning the Lombard effect. Then, assumptions of the work performed for Lombard speech detection are outlined. The framework proposed combines convolutional neural networks...
-
Investigating Noise Interference on Speech Towards Applying the Lombard Effect Automatically
PublikacjaThe aim of this study is two-fold. First, we perform a series of experiments to examine the interference of different noises on speech processing. For that purpose, we concentrate on the Lombard effect, an involuntary tendency to raise speech level in the presence of background noise. Then, we apply this knowledge to detecting speech with the Lombard effect. This is for preparing a dataset for training a machine learning-based...