Standaard Boekhandel gebruikt cookies en gelijkaardige technologieën om de website goed te laten werken en je een betere surfervaring te bezorgen.
Hieronder kan je kiezen welke cookies je wilt inschakelen:
Technische en functionele cookies
Deze cookies zijn essentieel om de website goed te laten functioneren, en laten je toe om bijvoorbeeld in te loggen. Je kan deze cookies niet uitschakelen.
Analytische cookies
Deze cookies verzamelen anonieme informatie over het gebruik van onze website. Op die manier kunnen we de website beter afstemmen op de behoeften van de gebruikers.
Marketingcookies
Deze cookies delen je gedrag op onze website met externe partijen, zodat je op externe platformen relevantere advertenties van Standaard Boekhandel te zien krijgt.
Je kan maximaal 250 producten tegelijk aan je winkelmandje toevoegen. Verwijdere enkele producten uit je winkelmandje, of splits je bestelling op in meerdere bestellingen.
This book proposes a hybrid feature and hybrid decision fusion based Audio-Visual speaker identification system for evaluating the performance in challenging environment. In this work, the proposed Audio-Visual speaker identification system has been investigated in typical office environmental conditions. To do this, two approaches have been analyzed that utilize speech utterance with visual features to improve speaker identification performance in acoustically and visually challenging environment. One of the approaches seeks to eliminate the noise from the acoustic and visual features by using speech and facial image pre-processing techniques. The other approach combines speech and facial features that have been used by the multiple Discrete Hidden Markov Model classifiers with different variations of audio and visual features. Though the traditional HMM based Audio-Visual speaker identification system is very sensitive to the speech parameter variation, the proposed hybrid feature and decision fusion based Audio-Visual speaker identification is found to be stance and performs well for improving the robustness and naturalness of human-computer interaction.