From LPC to normalised autocorrelation coefficients through a matrix (2000)
- Autor:
- Autor USP: SANCHES, IVANDRO - EP
- Unidade: EP
- DOI: 10.1049/el:19980310
- Assunto: RECONHECIMENTO DE VOZ
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Source:
- Título: Electronics Letters
- ISSN: 0013-5194
- Volume/Número/Paginação/Ano: v. 34, n. 4, p. 333-334, Feb. 2000
- Este periódico é de assinatura
- Este artigo NÃO é de acesso aberto
- Cor do Acesso Aberto: closed
-
ABNT
SANCHES, Ivandro. From LPC to normalised autocorrelation coefficients through a matrix. Electronics Letters, v. 34, n. 4, p. 333-334, 2000Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1049/el:19980310. Acesso em: 05 jan. 2026. -
APA
Sanches, I. (2000). From LPC to normalised autocorrelation coefficients through a matrix. Electronics Letters, 34( 4), 333-334. doi:10.1049/el:19980310 -
NLM
Sanches I. From LPC to normalised autocorrelation coefficients through a matrix [Internet]. Electronics Letters. 2000 ; 34( 4): 333-334.[citado 2026 jan. 05 ] Available from: https://doi.org/10.1049/el:19980310 -
Vancouver
Sanches I. From LPC to normalised autocorrelation coefficients through a matrix [Internet]. Electronics Letters. 2000 ; 34( 4): 333-334.[citado 2026 jan. 05 ] Available from: https://doi.org/10.1049/el:19980310 - Estudo da influência do sexo e variedade regional no treinamento de modelos para o reconhecimento automático de fala
- Noise-compensated hidden Markov models
- Compensando-se modelos de hidden Markov para o reconhecimento automático de fala em ruído
- Segmentação não uniforme de sinais de voz
- Segmentação não uniforme de sinais de voz. (também em CD-Rom)
- Quantização espectral na codificação de voz
- Reconhecedor de palavras isoladas
- Estudo de técnicas de codificação de sinais de voz e treinamento de modelos para o reconhecimento automático de fala
- Improved speech recognition through the use of noise-compensated hidden Markov models
- Reconhecedor de dígitos isolados independente do locutor
Informações sobre o DOI: 10.1049/el:19980310 (Fonte: oaDOI API)
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