A termék adatai:
ISBN13: | 9789819924004 |
ISBN10: | 9819924006 |
Kötéstípus: | Puhakötés |
Terjedelem: | 332 oldal |
Méret: | 235x155 mm |
Súly: | 528 g |
Nyelv: | angol |
Illusztrációk: | 5 Illustrations, black & white; 86 Illustrations, color |
602 |
Témakör:
Számítógépes programozás általában
Mesterséges intelligencia
Digitális jel-, hang- és képfeldolgozás
További könyvek a számítástechnika területén
Számítógépes programozás általában (karitatív célú kampány)
Mesterséges intelligencia (karitatív célú kampány)
Digitális jel-, hang- és képfeldolgozás (karitatív célú kampány)
További könyvek a számítástechnika területén (karitatív célú kampány)
Man-Machine Speech Communication
17th National Conference, NCMMSC 2022, Hefei, China, December 15?18, 2022, Proceedings
Sorozatcím:
Communications in Computer and Information Science;
1765;
Kiadás sorszáma: 1st ed. 2023
Kiadó: Springer
Megjelenés dátuma: 2023. május 11.
Kötetek száma: 1 pieces, Book
Normál ár:
Kiadói listaár:
EUR 85.59
EUR 85.59
Az Ön ára:
28 254 (26 909 Ft + 5% áfa )
Kedvezmény(ek): 20% (kb. 7 064 Ft)
A kedvezmény érvényes eddig: 2024. június 30.
A kedvezmény csak az 'Értesítés a kedvenc témákról' hírlevelünk címzettjeinek rendeléseire érvényes.
Kattintson ide a feliratkozáshoz
Kattintson ide a feliratkozáshoz
Beszerezhetőség:
Becsült beszerzési idő: A Prosperónál jelenleg nincsen raktáron, de a kiadónál igen. Beszerzés kb. 3-5 hét..
A Prosperónál jelenleg nincsen raktáron.
Nem tudnak pontosabbat?
A Prosperónál jelenleg nincsen raktáron.
Hosszú leírás:
This book constitutes the refereed proceedings of the 17th National Conference on Man?Machine Speech Communication, NCMMSC 2022, held in China, in December 2022.
The 21 full papers and 7 short papers included in this book were carefully reviewed and selected from 108 submissions. They were organized in topical sections as follows: MCPN: A Multiple Cross-Perception Network for Real-Time Emotion Recognition in Conversation.- Baby Cry Recognition Based on Acoustic Segment Model, MnTTS2 An Open-Source Multi-Speaker Mongolian Text-to-Speech Synthesis Dataset.
Tartalomjegyzék:
MCPN: A Multiple Cross-Perception Network for Real-Time Emotion Recognition in Conversation.- Baby Cry Recognition Based on Acoustic Segment Model.- A Multi-feature Sets Fusion Strategy with Similar Samples Removal for Snore Sound Classification.- Multi-Hypergraph Neural Networks for Emotion Recognition in Multi-Party Conversations.- Using Emoji as an Emotion Modality in Text-Based Depression Detection.- Source-Filter-Based Generative Adversarial Neural Vocoder for High Fidelity Speech Synthesis.- Semantic enhancement framework for robust speech recognition.- Achieving Timestamp Prediction While Recognizing with Non-Autoregressive End-to-End ASR Model.- Predictive AutoEncoders are Context-Aware Unsupervised Anomalous Sound Detectors.- A pipelined framework with serialized output training for overlapping speech recognition.- Adversarial Training Based on Meta-Learning in Unseen Domains for Speaker Verification.- Multi-Speaker Multi-Style Speech Synthesis with Timbre and Style Disentanglement.- Multiple Confidence Gates for Joint Training of SE and ASR.- Detecting Escalation Level from Speech with Transfer Learning and Acoustic-Linguistic Information Fusion.- Pre-training Techniques For Improving Text-to-Speech Synthesis By Automatic Speech Recognition Based Data Enhancement.- A Time-Frequency Attention Mechanism with Subsidiary Information for Effective Speech Emotion Recognition.- Interplay between prosody and syntax-semantics: Evidence from the prosodic features of Mandarin tag questions.- Improving Fine-grained Emotion Control and Transfer with Gated Emotion Representations in Speech Synthesis.- Violence Detection through Fusing Visual Information to Auditory Scene.- Mongolian Text-to-Speech Challenge under Low-Resource Scenario for NCMMSC2022.- VC-AUG Voice Conversion based Data Augmentation for Text-Dependent Speaker Veri?cation.- Transformer-based potential emotional relation mining network for emotion recognition in conversation.- FastFoley Non-Autoregressive Foley Sound Generation Based On Visual Semantics.- Structured Hierarchical Dialogue Policy with Graph Neural Networks.- Deep Reinforcement Learning for On-line Dialogue State Tracking.- Dual Learning for Dialogue State Tracking.- Automatic Stress Annotation and Prediction For Expressive Mandarin TTS.- MnTTS2 An Open-Source Multi-Speaker Mongolian Text-to-Speech Synthesis Dataset.