Deep Learning für die Klassifizierung von Sprachsignalen Ein CNN-LSTM-Ansatz
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Beschreibung
Produktdetails
Einband
Taschenbuch
Erscheinungsdatum
24.04.2025
Verlag
Verlag Unser WissenSeitenzahl
56
Maße (L/B/H)
22/15/0,4 cm
Gewicht
102 g
Auflage
1. Auflage
Sprache
Deutsch
ISBN
978-620-4-18930-7
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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