توضیحاتی در مورد کتاب :
استماع ماشینی مطالعه الگوریتم ها و سیستم هایی برای تجزیه و تحلیل و درک خودکار صدا توسط ماشین است. اخیراً در چندین جامعه تحقیقاتی مانند پردازش سیگنال، یادگیری ماشین، مدلسازی شنیداری، ادراک و شناخت، روانشناسی، تشخیص الگو و هوش مصنوعی مورد توجه فزایندهای قرار گرفته است. با این حال، پیشرفتهای انجامشده تا کنون در این رشتهها تکهتکه هستند، فاقد ارتباط هستند و فعالیتهای پژوهشی بالقوه همپوشانی در این حوزه موضوعی را متحمل میشوند. استماع ماشینی: اصول، الگوریتمها و سیستمها شامل پیشرفتهایی در پیشرفتهای الگوریتمی، چارچوبهای نظری و یافتههای تحقیقات تجربی است. این کتاب برای حرفهایهایی که میخواهند درک بهتری در مورد نحوه طراحی الگوریتمهایی برای انجام تجزیه و تحلیل خودکار سیگنالهای صوتی، ساختن یک سیستم محاسباتی برای درک صدا، و یادگیری نحوه ساختن سیستمهای تعاملی پیشرفته انسان و رایانه داشته باشند، مفید است.
فهرست مطالب :
Title
......Page 2
List of Reviewers......Page 4
Table of Contents......Page 5
Detailed Table of Contents......Page 9
Preface......Page 16
Acknowledgment......Page 22
Unstructured Environmental Audio: Representation, Classification and Modeling......Page 24
Modeling Grouping Cues for Auditory Scene Analysis Using a Spectral Clustering Formulation......Page 45
Cocktail Party Problem: Source Separation Issues and Computational Methods......Page 84
Audition: From Sound to Sounds......Page 103
A Multimodal Solution to Blind Source Separation of Moving Sources......Page 130
Sound Source Localization: Conventional Methods and Intensity Vector Direction Exploitation......Page 149
Probabilistic Modeling Paradigms for Audio Source Separation......Page 185
Tensor Factorization with Application to Convolutive Blind Source Separation of Speech......Page 209
Multi-Channel Source Separation: Overview and Comparison of Mask-Based and Linear Separation Algorithms......Page 230
Audio Source Separation Using Sparse Representations......Page 269
Itakura-Saito Nonnegative Factorizations of the Power Spectrogram for Music Signal Decomposition......Page 289
Music Onset Detection......Page 320
On the Inherent Segment Length in Music......Page 340
Automatic Tagging of Audio: The State-of-the-Art......Page 357
Instantaneous vs. Convolutive Non-Negative Matrix Factorization: Models, Algorithms and Applications to Audio Pattern Separation......Page 376
Musical Information Dynamics as Models of Auditory Anticipation......Page 394
Multimodal Emotion Recognition......Page 421
Machine Audition of Acoustics: Acoustic Channel Modeling and Room Acoustic Parameter Estimation......Page 447
Neuromorphic Speech Processing: Objectives and Methods......Page 470
Compilation of References......Page 497
About the Contributors......Page 538
Index......Page 549
توضیحاتی در مورد کتاب به زبان اصلی :
Machine audition is the study of algorithms and systems for the automatic analysis and understanding of sound by machine. It has recently attracted increasing interest within several research communities, such as signal processing, machine learning, auditory modeling, perception and cognition, psychology, pattern recognition, and artificial intelligence. However, the developments made so far are fragmented within these disciplines, lacking connections and incurring potentially overlapping research activities in this subject area. Machine Audition: Principles, Algorithms and Systems contains advances in algorithmic developments, theoretical frameworks, and experimental research findings. This book is useful for professionals who want an improved understanding about how to design algorithms for performing automatic analysis of audio signals, construct a computing system for understanding sound, and learn how to build advanced human-computer interactive systems.