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Deep Learning Based Speech Quality Prediction

Aus der Reihe T-Labs Series in Telecommunication Services

99,99 €

inkl. gesetzl. MwSt., Versandkostenfrei

Beschreibung

Produktdetails

Einband

Gebundene Ausgabe

Erscheinungsdatum

25.02.2022

Verlag

Springer

Seitenzahl

165

Maße (L/B/H)

24,1/16/1,6 cm

Gewicht

442 g

Auflage

1st ed. 2022

Sprache

Englisch

ISBN

978-3-030-91478-3

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Erscheinungsdatum

25.02.2022

Verlag

Springer

Seitenzahl

165

Maße (L/B/H)

24,1/16/1,6 cm

Gewicht

442 g

Auflage

1st ed. 2022

Sprache

Englisch

ISBN

978-3-030-91478-3

Herstelleradresse

Springer-Verlag KG
Sachsenplatz 4-6
1201 Wien
AT

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  • 1. Introduction.- 2. Quality Assessment of Transmitted Speech.- 3. Neural Network Architectures for Speech Quality Prediction.- 4. Double-Ended Speech Quality Prediction Using Siamese Networks.- 5. Prediction of Speech Quality Dimensions With Multi-Task Learning.- 6. Bias-Aware Loss for Training From Multiple Datasets.- 7. NISQA - A Single-Ended Speech Quality Model.- 8. Conclusions.- A. Dataset Condition Tables.- B. Train and Validation Dataset Dimension Histograms.- References.