机译:基于多线性主成分分析的多维皮层表示中的噪声鲁棒语音特征提取方法
Department of Electrical and Computer Engineering, Arak Branch, Islamic Azad University, Arak, Iran;
Department of Medical Radiation, Amirkabir University of Technology, Tehran, Iran;
Department of Electrical and Computer Engineering, Science and Research Branch, Islamic Azad University, Tehran, Iran;
Feature extraction; Auditory model; Tensor decomposition; Multilinear principal component analysis; Phoneme classification;
机译:多尺度2-D奇异谱分析和空间谱稳健功能提取和超光谱分类的主成分分析
机译:不相关的多线性主成分分析加上线性判别分析:有效的特征提取阿尔茨海默病的结构磁共振成像数据
机译:基于主成分分析和类无关核稀疏表示的人脸特征提取
机译:通过集成鲁棒主成分分析(RPCA)和基于示例的稀疏表示来实现噪声鲁棒自动语音识别系统
机译:局部特征提取可在存在噪声的情况下实现强大的语音识别。
机译:频率受限的鲁棒主成分分析:一种稀疏表示方法用于光学相干断层扫描成像中的动态特征分割
机译:多尺度2-D奇异谱分析和空间谱稳健功能提取和超光谱分类的主成分分析