Apprendimento profondo per la classificazione del segnale vocale
Un approccio CNN-LSTM
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La classificazione dei segnali vocali svolge un ruolo cruciale nel riconoscimento del parlato, nell'identificazione dei parlanti, nel rilevamento delle emozioni e nell'elaborazione audio. Questo libro fornisce una guida completa per sfruttare le tecniche di deep learning, in particolare le reti neurali convoluzionali (CNN) e le reti LSTM (Long Short-Term Memory), per una classificazione efficace dei segnali vocali.Argomenti principali trattati:Fondamenti dell'elaborazione del parlato - Comprensione dei segnali vocali, degli spettrogrammi e delle tecniche di estrazione delle caratteristiche com...
La classificazione dei segnali vocali svolge un ruolo cruciale nel riconoscimento del parlato, nell'identificazione dei parlanti, nel rilevamento delle emozioni e nell'elaborazione audio. Questo libro fornisce una guida completa per sfruttare le tecniche di deep learning, in particolare le reti neurali convoluzionali (CNN) e le reti LSTM (Long Short-Term Memory), per una classificazione efficace dei segnali vocali.Argomenti principali trattati:Fondamenti dell'elaborazione del parlato - Comprensione dei segnali vocali, degli spettrogrammi e delle tecniche di estrazione delle caratteristiche come le MFCC. Introduzione al Deep Learning - Panoramica delle reti neurali, delle CNN per l'estrazione delle caratteristiche e delle LSTM per la cattura delle dipendenze temporali.Modello ibrido CNN-LSTM - Un approccio graduale alla combinazione di CNN e LSTM per migliorare la precisione della classificazione del parlato.
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