Speaker voice recognition using feature selection and SVM classification
Bu tez size mi ait?
Bu kayıt toplu arşivden geldi. Sizinse profilinize bağlayın.
Özet (TR)
Yalnızca konuşmacının sesine dayalı cinsiyet tanıma, herhangi bir insan için oldukça basit bir görevdir, ancak herhangi bir bilgi işlem sistemiyle karşılaştırıldığında insanlar için olduğu kadar basit değildir, görev, özellik tanıma ve seçme gibi çok sayıda sıkıcı süreç ve çoklu hesaplama gerektirir cinsiyet tanımada böyle bir deneyim elde etme süreçleri. sinir ağları (NN), görüntü ve ses sınıflandırması ve diğer örüntü analizi görevleri söz konusu olduğunda her zaman en iyi seçim olmuştur, çıktı sonuçlarının doğruluğu ve kesinliği, ses tanımada farklı YSA varyasyonlarını kullanma olasılığını genişletmiştir. ses tanıma işlemiyle cinsiyet belirleme sonuçlarının sonuçlarını daha da geliştirmek için K-en yakın komşu ağını kullanmak için bir sistem tasarımı sunar.
Yazar
Hassaneen Ehsan Kareem Al Ghazı
Bu Yayına Nasıl Atıf Yapılır
Hassaneen Ehsan Kareem Al Ghazı (Yüksek Lisans Tezi). Speaker voice recognition using feature selection and SVM classification, 2022, Altınbaş University.
Anahtar Kelimeler
Lisans
Tüm Hakları Saklıdır
Bu eser belirtilen lisans koşulları altında paylaşılmaktadır.
Altınbaş University tezlerinden daha fazlası
- Samuel P. Huntington'ın Medeniyetler Çatışması' ve Immanuel Wallerstein'ın Dünya Sistemleri Analizi'nin karşılaştırılması(2024)
- The conscious impact of fractal dimension in hospital architecture: Enhancing warmth and comfort(2024)
- Kablosuz sensör ağında optimize edilmış özellik seçimi ile hibrit makine öğrenmesi tekniğine dayalı gelişmiş anomali tespit sistemi tasarımı(2025)
- Olumsuz çocukluk deneyimlerinin ebeveyn tutumları üzerindeki etkisinde öz yeterliğin moderatör etkisi(2025)
- Synthesis and evaluation of nano particles for anticancer application(2025)
- An optimized malware detection technique using subspace learning- based one-class classification(2023)
