Gannot sharon (55 Ergebnisse)
Latent Variable Analysis and Signal Separation : 14th International Conference, Lva/Ica 2018, Guildford, Uk, July 2-6, 2018, Proceedings
Deville, Yannick (EDT); Gannot, Sharon (EDT); Mason, Russell (EDT); Plumbley, Mark D. (EDT); Ward, Dominic (EDT)
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Latent Variable Analysis and Signal Separation: 14th International Conference, LVA/ICA 2018, Guildford, UK, July 2-5, 2018, Proceedings (Lecture Notes in Computer Science)
Yannick Deville, Sharon Gannot, Russell Mason, Mark D. Plumbley, Dominic Ward
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Latent Variable Analysis and Signal Separation | 14th International Conference, LVA/ICA 2018, Guildford, UK, July 2-5, 2018, Proceedings | Yannick Deville (u. a.) | Taschenbuch | Lecture Notes in Computer Science | xvii | Englisch | 2018 | Springer | EAN 9783319937632 | Verantwortliche Person für die E…U: Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg, juergen[dot]hartmann[at]springer[dot]com | Anbieter: preigu.
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This book constitutes the proceedings of the 14th International Conference on Latent Variable Analysis and Signal Separation, LVA/ICA2018, held in Guildford, UK, in July 2018.The 52 full papers were carefully reviewed and selected from 62 initial sub…missions.As research topics the papers encompass a wide range of general mixtures of latent variables models but also theories and tools drawn from a great variety of disciplines such as structured tensor decompositions and applications; matrix and tensor factorizations; ICA methods; nonlinear mixtures; audio data and methods; signal separation evaluation campaign; deep learning and data-driven methods; advances in phase retrieval and applications; sparsity-related methods; and biomedical data and methods.
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Vincent, Emmanuel (EDT); Virtanen, Tuomas (EDT); Gannot, Sharon (EDT)
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Zustand: Hervorragend. Zustand: Hervorragend | Seiten: 360 | Sprache: Englisch | Produktart: Bücher | Modern communication devices, such as mobile phones, teleconferencing systems, VoIP, etc., are often used in noisy and reverberant environments. Therefore, signals picked up by the microphones from telecommunication devices cont…ain not only the desired near-end speech signal, but also interferences such as the background noise, far-end echoes produced by the loudspeaker, and reverberations of the desired source. These interferences degrade the fidelity and intelligibility of the near-end speech in human-to-human telecommunications and decrease the performance of human-to-machine interfaces (i.e., automatic speech recognition systems). The proposed book deals with the fundamental challenges of speech processing in modern communication, including speech enhancement, interference suppression, acoustic echo cancellation, relative transfer function identification, source localization, dereverberation, and beamforming in reverberant environments. Enhancement of speech signals is necessary whenever the source signal is corrupted by noise. In highly non-stationary noise environments, noise transients, and interferences may be extremely annoying. Acoustic echo cancellation is used to eliminate the acoustic coupling between the loudspeaker and the microphone of a communication device. Identification of the relative transfer function between sensors in response to a desired speech signal enables to derive a reference noise signal for suppressing directional or coherent noise sources. Source localization, dereverberation, and beamforming in reverberant environments further enable to increase the intelligibility of the near-end speech signal.
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Zustand: New. Learn the technology behind hearing aids, Siri, and Echo Audio source separation and speech enhancement aim to extract one or more source signals of interest from an audio recording involving several sound sources. Num Pages: 512 pages. BIC Classification: TJ. Category: (P) Professional & Vocational. Dimension: 244… x 170. . . 2018. Hardcover. . . . .
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Zustand: New. EMMANUEL VINCENT is a Senior Research Scientist with Inria, Nancy, France. His research focuses on machine learning for speech and audio signal processing. He has been working on audio source separation for 15 years and co-authored over 180 publications in .
