9781461463597 - robust emotion recognition using spectral and prosodic features (springerbriefs in speech technology) von rao, k. sreenivasa (5 Ergebnisse)
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - In this brief, the authors discuss recently explored spectral (sub-segmental and pitch synchronous) and prosodic (global and local features at word and syllable levels in different parts of the utterance) features for discerning emotions in a robust…manner.The authors also delve into the complementary evidences obtained from excitation source, vocal tract system and prosodic features for the purpose of enhancing emotion recognition performance. Features based on speaking rate characteristics are explored with the help of multi-stage and hybrid models for further improving emotion recognition performance. Proposed spectral and prosodic features are evaluated on real life emotional speech corpus.
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Robust Emotion Recognition using Spectral and Prosodic Features | K. Sreenivasa Rao (u. a.) | Taschenbuch | SpringerBriefs in Speech Technology | xii | Englisch | 2013 | Springer | EAN 9781461463597 | Verantwortliche Person für die EU: Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg, juergen[…dot]hartmann[at]springer[dot]com | Anbieter: preigu.
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Zustand: Sehr gut. Zustand: Sehr gut | Sprache: Englisch | Produktart: Bücher | In this brief, the authors discuss recently explored spectral (sub-segmental and pitch synchronous) and prosodic (global and local features at word and syllable levels in different parts of the utterance) features for discerning emotions in a robust…manner. The authors also delve into the complementary evidences obtained from excitation source, vocal tract system and prosodic features for the purpose of enhancing emotion recognition performance. Features based on speaking rate characteristics are explored with the help of multi-stage and hybrid models for further improving emotion recognition performance. Proposed spectral and prosodic features are evaluated on real life emotional speech corpus.
