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Springer Theses

Real-time Speech and Music Classification by Large Audio Feature Space Extraction

Autoren: Eyben, Florian

  • Nominated as an outstanding thesis by Technische Universität München, Germany
  • Describes the details and architecture of openSMILE - the number 1 open-source toolkit in speech emotion analytics and computational paralinguistics 
  • Reports on extensive automatic classification results for over ten public speech and music databases
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Über dieses Buch

This book reports on an outstanding thesis that has significantly advanced the state-of-the-art in the automated analysis and classification of speech and music.  It defines several standard acoustic parameter sets and describes their implementation in a novel, open-source, audio analysis framework called openSMILE, which has been accepted and intensively used worldwide. The book offers extensive descriptions of key methods for the automatic classification of speech and music signals in real-life conditions and reports on the evaluation of the framework developed and the acoustic parameter sets that were selected. It is not only intended as a manual for openSMILE users, but also and primarily as a guide and source of inspiration for students and scientists involved in the design of speech and music analysis methods that can robustly handle real-life conditions.

Inhaltsverzeichnis (7 Kapitel)

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Bibliografische Information

Bibliographic Information
Buchtitel
Real-time Speech and Music Classification by Large Audio Feature Space Extraction
Autoren
Titel der Buchreihe
Springer Theses
Copyright
2016
Verlag
Springer International Publishing
Copyright Inhaber
Springer International Publishing Switzerland
eBook ISBN
978-3-319-27299-3
DOI
10.1007/978-3-319-27299-3
Hardcover ISBN
978-3-319-27298-6
Buchreihen ISSN
2190-5053
Auflage
1
Seitenzahl
XXXVIII, 298
Anzahl der Bilder und Tabellen
2 schwarz-weiß Abbildungen, 39 Abbildungen in Farbe
Themen