話者認識の基礎(テキスト)<br>Fundamentals of Speaker Recognition

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話者認識の基礎(テキスト)
Fundamentals of Speaker Recognition

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  • 製本 Hardcover:ハードカバー版/ページ数 942 p./サイズ 177 illus.
  • 商品コード 9780387775913

基本説明

コロンビア大工学部教授、兼レコグニション・テクノロジー社の社長・CEOである著者の講義録に基づく。
Introduces Speaker Identification, Speaker Verification, Speaker (Audio Event) Classification, Speaker Detection, Speaker Tracking and more. Based on author's course material/tutorials, a distinguished professor at Columbia University, NY, Engineering Department, and President and CEO of Recognition Technologies Inc.

Full Description

An emerging technology, Speaker Recognition is becoming well-known for providing voice authentication over the telephone for helpdesks, call centres and other enterprise businesses for business process automation.

"Fundamentals of Speaker Recognition" introduces Speaker Identification, Speaker Verification, Speaker (Audio Event) Classification, Speaker Detection, Speaker Tracking and more. The technical problems are rigorously defined, and a complete picture is made of the relevance of the discussed algorithms and their usage in building a comprehensive Speaker Recognition System.

Designed as a textbook with examples and exercises at the end of each chapter, "Fundamentals of Speaker Recognition" is suitable for advanced-level students in computer science and engineering, concentrating on biometrics, speech recognition, pattern recognition, signal processing and, specifically, speaker recognition. It is also a valuable reference for developers of commercial technology and for speech scientists.

Please click on the link under "Additional Information" to view supplemental information including the Table of Contents and Index.

Contents

Preface.- Basic Theory.- Introduction.- Speaker and Vocal Tract Modeling.- Signal Processing and Feature Extraction Techniques.- Data Representation and Probability Distributions.- Information Theory.- Metrics and Distortion Measures Bayesian Learning and Gaussian Mixture Modeling.- Parameter Estimation and Learning.- Hidden Markov Modeling (HMM).- Support Vector Machines.- Neural Networks.- Advanced Theory.- Speaker Modeling.- Algorithms.- Practice.- Speaker Recognition.- Overall Design.- Representation of Results.- Glossary.- Index.

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