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李凌; 曾以成; 雷雄国;
湘潭大学材料与光电物理学院;
经验模式分解; 内在模式函数; Mel频率倒谱系数; 说话人辨认;
机译:本机说话人模型在识别非本国说话人手稿修辞动作中的偏差中的应用
机译:时空和频谱组合处理方法在嘈杂,混响或多说话者环境下的说话人识别中的应用
机译:基于说话人马尔可夫模型的说话人自适应在说话人独立语音识别中的应用
机译:在自动说话人识别中寻找困难的说话人
机译:像成年人一样开始说话:听力正常的年轻人工耳蜗接收者和蹒跚学步的儿童说话方式的说话能力增加
机译:EEG信号在EMD域S. S. Shafiul Alam,S中的非线性动力学使用非线性动力学。 M. Shafiul Alam,Aurangozeb和Syed Tarekshahriar摘要 - 基于EMD Chaos的方法,提出了对应于健康人的EEG信号,癫痫发作期间的癫痫患者和Seizureattacks。脑电图(EEG)首先被凭经上分解为内在模式功能(IMF)。这些IMF的非线性动力学在最大范围的指数(LLE)和相关尺寸(CD)方面是量化的。本域中的混沌分析应用于与健康人相对应的大型脑电图(Asepileptic患者)(两者都有癫痫发作)。因此,所获得的LLE和CD表展的价值可以从EMD领域的其他EEG信号中清晰地区分脑电图的表达展示。本拟议的方法可以帮助研究人员以预测癫痫发作的癫痫发作技术。索引术语 - 脑电图(EEG),仿真态分解(EMD),最大的Lyapunov指数(LLE),相关维度(CD),癫痫发作。作者与电气电子和电子工程公司,孟加拉国工程和技术大学,孟加拉国达卡 - 1000(电子邮件:imamul@eee.buet.ac.bd)pdf cite:s. m. shafiul Alam,s。 M. Shafiul Alam,Aurangozeb和Syed Tarek Shahriar,“EEG信号歧视在EMD领域的非线性动态,”计算机电气工程卷国际杂志。 4,不。 3,pp。326-330,2012,上一篇论文对情绪的看法,使用建设性的学习言论下一篇论文物理层障碍意识到OVPN连接选择机制版权所有©2008-2013。国际计算机科学与信息技术协会出版社(IACSIT Press)
机译:Lanius等人的“维和人员EmDR功能磁共振成像”的实证评估,EmDR文献评论和注释书目
机译:融合了语境相关的说话人识别和语境独立的说话人识别的人工智慧秘书服务中的说话人识别方法,并使用语音识别设备
机译:融合了人工智能秘书服务中基于文本的说话人识别和基于文本的说话人识别的说话人识别方法及其中使用的语音识别装置
机译:结合上下文相关的说话人识别和上下文无关的说话人识别及语音识别设备的人工情报秘书服务中的说话人识别方法
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