Deep Learning für die Klassifizierung von Sprachsignalen
Ein CNN-LSTM-Ansatz
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Die Klassifizierung von Sprachsignalen spielt eine entscheidende Rolle bei der Spracherkennung, Sprecheridentifikation, Emotionserkennung und Audioverarbeitung. Dieses Buch bietet einen umfassenden Leitfaden zur Nutzung von Deep-Learning-Techniken - insbesondere von Convolutional Neural Networks (CNNs) und Long Short-Term Memory (LSTM)-Netzwerken - für eine effektive Sprachsignalklassifizierung.Behandelte Hauptthemen:Grundlagen der Sprachverarbeitung - Verstehen von Sprachsignalen, Spektrogrammen und Merkmalsextraktionstechniken wie MFCCs. Einführung in Deep Learning - Überblick über neuro...
Die Klassifizierung von Sprachsignalen spielt eine entscheidende Rolle bei der Spracherkennung, Sprecheridentifikation, Emotionserkennung und Audioverarbeitung. Dieses Buch bietet einen umfassenden Leitfaden zur Nutzung von Deep-Learning-Techniken - insbesondere von Convolutional Neural Networks (CNNs) und Long Short-Term Memory (LSTM)-Netzwerken - für eine effektive Sprachsignalklassifizierung.Behandelte Hauptthemen:Grundlagen der Sprachverarbeitung - Verstehen von Sprachsignalen, Spektrogrammen und Merkmalsextraktionstechniken wie MFCCs. Einführung in Deep Learning - Überblick über neuronale Netze, CNNs für die Merkmalsextraktion und LSTMs für die Erfassung zeitlicher Abhängigkeiten.CNN-LSTM-Hybridmodell - Ein schrittweiser Ansatz zur Kombination von CNNs und LSTMs für eine verbesserte Genauigkeit der Sprachklassifizierung.
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