General Audio Signal Processing with Deep Learning
-
12% KEDVEZMÉNY?
- Kiadói listaár EUR 192.59
-
79 876 Ft (76 073 Ft + 5% áfa)
Az ár azért becsült, mert a rendelés pillanatában nem lehet pontosan tudni, hogy a beérkezéskor milyen lesz a forint árfolyama az adott termék eredeti devizájához képest. Ha a forint romlana, kissé többet, ha javulna, kissé kevesebbet kell majd fizetnie.
- Kedvezmény(ek) 12% (cc. 9 585 Ft off)
- Kedvezményes ár 70 291 Ft (66 944 Ft + 5% áfa)
70 291 Ft
Beszerezhetőség
Még nem jelent meg, de rendelhető. A megjelenéstől számított néhány héten belül megérkezik.
Why don't you give exact delivery time?
A beszerzés időigényét az eddigi tapasztalatokra alapozva adjuk meg. Azért becsült, mert a terméket külföldről hozzuk be, így a kiadó kiszolgálásának pillanatnyi gyorsaságától is függ. A megadottnál gyorsabb és lassabb szállítás is elképzelhető, de mindent megteszünk, hogy Ön a lehető leghamarabb jusson hozzá a termékhez.
A termék adatai:
- Kiadó Springer Nature Singapore
- Megjelenés dátuma 2026. május 10.
- Kötetek száma 1 pieces, Book
- ISBN 9789819508358
- Kötéstípus Keménykötés
- Terjedelem702 oldal
- Méret 235x155 mm
- Nyelv angol
- Illusztrációk XXV, 702 p. 185 illus., 176 illus. in color. 700
Kategóriák
Hosszú leírás:
Dive into the cutting-edge integration of deep learning with audio signal processing in this authoritative guide. Designed for audio engineers, data scientists, and tech enthusiasts, this book demystifies the complex world of deep neural networks, including CNNs and RNNs, and their applications in speech recognition, music transcription, and sound event detection.
Explore the practical side of deep learning with hands-on tutorials using TensorFlow and PyTorch, building your intuition for model architectures and hyperparameter tuning. Gain insights into real-world deployment challenges, from data preprocessing to model evaluation, interpretability, and scalability. Industry case studies and best practices illuminate the path to building efficient and effective deep learning-based audio systems.
This book empowers you with the knowledge to leverage the full potential of deep learning in audio processing, offering a comprehensive resource for tackling sophisticated audio tasks. Whether you're a researcher, engineer, or enthusiast, this guide is your key to mastering the synergy of audio signal processing and deep learning, ensuring you approach audio-related challenges with confidence and proficiency.
TöbbTartalomjegyzék:
"
""Chapter1-Introduction"".- ""Chapter2-Traditional Representation of Audio Signals"".- ""Chapter3-Machine Learning Methods for Audio Signals"".- ""Chapter4-Semi-Supervised Learning for Audio Signal"".- ""Chapter5-Self-Supervised Learning for Audio Signal"".- ""Chapter 6: Active Learning for Audio Signal"".- ""Chapter 7: Incremental Learning for Audio Signal Processing"".- ""Chapter 8: Few-Shot Learning for Audio Signal Processing"".- ""Chapter 9: Data Augmentation for Audio Signal"".- ""Chapter 10: Audio Classification"".- ""Chapter 11: Sound Source Localization"".- ""Chapter 12: Anomalous Sound Detection"".- ""Chapter 13: Audio Source Separation"".- ""Chapter 14: Audio Generation"".- ""Chapter 15: Audio-language Learning"".- ""Chapter 16: Audio-visual Signal Analysis"".- ""Chapter 17: Audio super-resolution"".- ""Chapter 18: EEG Auditory Decoding"".- ""Chapter 19: Audio Denosing"".- ""Chapter 20: Underwater Acoustics"".- ""Chapter 21: Urban Sound"".- ""Chapter 22: Industry Sound"".- ""Chapter 23: Medical Sound"".- ""Chapter 24: Bioacoustics"".- ""Chapter 25: Future Perspective"".
" Több
