Wyszukiwarka
Examining Feature Vector for Phoneme Recognition / Analiza parametrów w kontekście automatycznej klasyfikacji fonemów
Abstrakt
The aim of this paper is to analyze usability of descriptors coming from music information retrieval to the phoneme analysis. The case study presented consists in several steps. First, a short overview of parameters utilized in speech analysis is given. Then, a set of time and frequency domain-based parameters is selected and discussed in the context of stop consonant acoustical characteristics. A toolbox created for this purpose in the Matlab environment is presented. The next analysis step includes the process of selecting the most discriminating descriptors based on Bron Kerbosch algorithm. It is shown that parameters resulted from this analysis can be used for separation of consonants. Finally, phoneme recognition is performed employing k-NN classifier.
Cytuj jako
Pełna treść
pełna treść publikacji nie jest dostępna w portalu
Słowa kluczowe
Informacje szczegółowe
- Kategoria:
- Aktywność konferencyjna
- Typ:
- publikacja w wydawnictwie zbiorowym recenzowanym (także w materiałach konferencyjnych)
- Tytuł wydania:
- ISSPIT 2017, 17th IEEE International Symposium on Signal Processing and Information Technology strony 262 - 266
- Język:
- angielski
- Rok wydania:
- 2017
- Opis bibliograficzny:
- Korvel G., Kostek B.: Examining Feature Vector for Phoneme Recognition / Analiza parametrów w kontekście automatycznej klasyfikacji fonemów// ISSPIT 2017, 17th IEEE International Symposium on Signal Processing and Information Technology/ : , 2017, s.262-266
- Weryfikacja:
- Politechnika Gdańska
wyświetlono 58 razy
Publikacje, które mogą cię zainteresować
MACHINE LEARNING–BASED ANALYSIS OF ENGLISH LATERAL ALLOPHONES
- M. Piotrowska,
- G. Korvel,
- B. Kostek
- + 2 autorów