Detalles MARC
| 000 -CABECERA |
|---|
| Longitud fija campo de control |
01763nam a2200241ui 4500 |
| 001 - NÚMERO DE CONTROL |
|---|
| Número de control |
ZaR2023002681 |
| 008 - CÓDIGOS DE INFORMACIÓN DE LONGITUD FIJA |
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| Códigos de información de longitud fija |
230805s2016 xxk f 001 0 eng d |
| 020 ## - NÚMERO INTERNACIONAL NORMALIZADO PARA LIBROS |
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| Número Internacional Normalizado para Libros (ISBN) |
9783659942839 |
| 040 ## - FUENTE DE LA CATALOGACIÓN |
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| Centro catalogador |
UCA-ESI |
| Lengua de catalogación |
spa |
| 100 1# - PUNTO DE ACCESO PRINCIPAL-NOMBRE DE PERSONA |
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| Nombre de persona |
Patil, Mahesh |
| 245 10 - MENCIÓN DE TÍTULO |
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| Título |
Isolated word recognition using MFCC-LPC-VQ and Hidden Markov Model / |
| Mención de responsabilidad, etc. |
Mahesh Patil, Lalita Admuthe, Niraj Kapase. |
| 260 ## - PUBLICACIÓN, DISTRIBUCIÓN, ETC. (PIE DE IMPRENTA) |
|---|
| Lugar de publicación, distribución, etc. |
London : |
| Nombre del editor, distribuidor, etc. |
Lambert Academic Publishing, |
| Fecha de publicación, distribución, etc. |
2016 |
| 300 ## - DESCRIPCIÓN FÍSICA |
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| Extensión |
72 páginas ; |
| Dimensiones |
22 cm |
| 504 ## - NOTA DE BIBLIOGRAFÍA, ETC |
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| Nota de bibliografía, etc. |
Bibliografía. - índice. |
| 520 ## - NOTA DE SUMARIO |
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| Sumario, etc, |
Speech recognition has been an integral part of human life acting as one of the five senses of human body, because of which application developed on the basis of speech recognition has high degree of acceptance. The analysis of the different steps involved in isolated word recognition using Mel Frequency cepstral coefficients (MFCC), Vector quantization (VQ) and Hidden Markov Model (HMM) is seen here. The simple and efficient approach is used here which can be utilised in embedded systems. After analysing the steps above we realised the process using small programs using MATLAB which is able to do small number of isolated word recognition.The work done here develops a speaker independent isolated word recognizer from the acoustic signals based on a discrete observation Hidden Markov Model (HMM). The study implements the HMM based isolated word recognizer in three steps- Speech Segmentation,Feature extraction and Feature Matching. |
| 650 04 - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL DE MATERIA - TÉRMINO DE MATERIA |
|---|
| Término de materia o nombre geográfico como elemento inicial |
Voz |
| Subdivisión de materia general |
Reconocimiento automático |
| 9 (RLIN) |
11643 |
| 650 04 - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL DE MATERIA - TÉRMINO DE MATERIA |
|---|
| Término de materia o nombre geográfico como elemento inicial |
Dispositivos ópticos de reconocimiento de caracteres |
| 9 (RLIN) |
3145 |
| 650 04 - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL DE MATERIA - TÉRMINO DE MATERIA |
|---|
| Término de materia o nombre geográfico como elemento inicial |
Lingüística computacional |
| 9 (RLIN) |
12504 |
| 700 1# - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL - NOMBRE DE PERSONA |
|---|
| Nombre de persona |
Admuthe, Lalita |
| Término indicativo de función |
coautor |
| 700 1# - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL - NOMBRE DE PERSONA |
|---|
| Nombre de persona |
Kapase, Niraj |
| Término indicativo de función |
coautor |
| 907 ## - CÓDIGO DE CATALOGADOR |
|---|
| Catalogador/a |
84zar |
| 942 ## - ENTRADA DE ELEMENTOS AGREGADOS (KOHA) |
|---|
| Fuente de clasificaión o esquema |
Clasificación Decimal Universal |
| Temas Koha (prestados), todas las copias |
5 |