Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

GMM-based speaker age and gender classification in Czech and Slovak

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F49777513%3A23520%2F17%3A43931722" target="_blank" >RIV/49777513:23520/17:43931722 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

    <a href="http://iris.elf.stuba.sk/JEEEC/data/pdf/1_117-01.pdf" target="_blank" >http://iris.elf.stuba.sk/JEEEC/data/pdf/1_117-01.pdf</a>

  • DOI - Digital Object Identifier

    <a href="http://dx.doi.org/10.1515/jee-2017-0001" target="_blank" >10.1515/jee-2017-0001</a>

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    GMM-based speaker age and gender classification in Czech and Slovak

  • Popis výsledku v původním jazyce

    The paper describes an experiment with using the Gaussian mixture models (GMM) for automatic classification of the speaker age and gender. It analyses and compares the influence of different number of mixtures and different types of speech features used for GMM gender/age classification. Dependence of the computational complexity on the number of used mixtures is also analysed. Finally, the GMM classification accuracy is compared with the output of the conventional listening tests. The results of these objective and subjective evaluations are in correspondence.

  • Název v anglickém jazyce

    GMM-based speaker age and gender classification in Czech and Slovak

  • Popis výsledku anglicky

    The paper describes an experiment with using the Gaussian mixture models (GMM) for automatic classification of the speaker age and gender. It analyses and compares the influence of different number of mixtures and different types of speech features used for GMM gender/age classification. Dependence of the computational complexity on the number of used mixtures is also analysed. Finally, the GMM classification accuracy is compared with the output of the conventional listening tests. The results of these objective and subjective evaluations are in correspondence.

Klasifikace

  • Druh

    J<sub>imp</sub> - Článek v periodiku v databázi Web of Science

  • CEP obor

  • OECD FORD obor

    20205 - Automation and control systems

Návaznosti výsledku

  • Projekt

    <a href="/cs/project/GA16-04420S" target="_blank" >GA16-04420S: Kombinované využití fonetických a korpusově založených postupů při odstraňování rušivých jevů v řečové syntéze</a><br>

  • Návaznosti

    P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2017

  • Kód důvěrnosti údajů

    S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název periodika

    Journal of ELECTRICAL ENGINEERING

  • ISSN

    1335-3632

  • e-ISSN

  • Svazek periodika

    68

  • Číslo periodika v rámci svazku

    1

  • Stát vydavatele periodika

    SK - Slovenská republika

  • Počet stran výsledku

    10

  • Strana od-do

    3-12

  • Kód UT WoS článku

    000396613900001

  • EID výsledku v databázi Scopus