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”

Computation of TRAP Speech Features Using MATLAB and QuickNet Toolkit

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F68407700%3A21230%2F12%3A00195401" target="_blank" >RIV/68407700:21230/12:00195401 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

  • DOI - Digital Object Identifier

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Computation of TRAP Speech Features Using MATLAB and QuickNet Toolkit

  • Popis výsledku v původním jazyce

    This paper describes the computation of TRAP speech features in MATLAB environment. Two basic approaches of TRAP features are discussed, commonly with its implementation as MATLAB functions. As TRAP features are based on computation of aposterior probabilities of particular phones using artifficial nerual networks, the possible usage of available MATLAB Neural Network Toolbox is presented. The classification phase of ANN can be impemented without serious problems, however, the training of used ANN is out of computational abilities of MATLAB Neural Network Toolbox. To overcome this problem, the usage of external QuickNet toolkit (realizing the implementation of ANNs) is introduced commonly with possible combinations with MATLAB functions. Finally, basicexperiments with TRAP features computation working as simple phone classifier are presented.

  • Název v anglickém jazyce

    Computation of TRAP Speech Features Using MATLAB and QuickNet Toolkit

  • Popis výsledku anglicky

    This paper describes the computation of TRAP speech features in MATLAB environment. Two basic approaches of TRAP features are discussed, commonly with its implementation as MATLAB functions. As TRAP features are based on computation of aposterior probabilities of particular phones using artifficial nerual networks, the possible usage of available MATLAB Neural Network Toolbox is presented. The classification phase of ANN can be impemented without serious problems, however, the training of used ANN is out of computational abilities of MATLAB Neural Network Toolbox. To overcome this problem, the usage of external QuickNet toolkit (realizing the implementation of ANNs) is introduced commonly with possible combinations with MATLAB functions. Finally, basicexperiments with TRAP features computation working as simple phone classifier are presented.

Klasifikace

  • Druh

    D - Stať ve sborníku

  • CEP obor

    JA - Elektronika a optoelektronika, elektrotechnika

  • OECD FORD obor

Návaznosti výsledku

  • Projekt

  • Návaznosti

    S - Specificky vyzkum na vysokych skolach

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2012

  • Kód důvěrnosti údajů

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

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název statě ve sborníku

    POSTER 2012 - 16th International Student Conference on Electrical Engineering

  • ISBN

    978-80-01-05043-9

  • ISSN

  • e-ISSN

  • Počet stran výsledku

    4

  • Strana od-do

    1-4

  • Název nakladatele

    Czech Technical University in Prague

  • Místo vydání

    Praha

  • Místo konání akce

    Prague

  • Datum konání akce

    17. 5. 2012

  • Typ akce podle státní příslušnosti

    EUR - Evropská akce

  • Kód UT WoS článku