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.
Speech recognition is the hottest form of AI research these days, but many under resources languages still haven't traversed yet. This book deals with one of undewr resource language: Kashmiri language. Authors describe the development as well as implementation of CMU Sphinx-3 based speech recognizer for the Kashmiri language. Recognition of the words has been done by using hidden markov models (HMMs). Dictionary data consists of one (akh) to hundred (hat) Kashmiri digits, most frequent Kashmiri words and sentences from the book "Spoken Kashmiri a Language Course" by Omkar N. Koul. Here, we developed a speaker independent, Kashmiri - Automatic Speech Recognition (K-ASR) system for continuous speech. System is trained using the speech corpora that contains 47 Kashmiri sentences, a total of 2800 words spoken by 12 male and female speakers in noise as well as in noise-free environmental conditions. Maximum Accuracy of 89.78% was achieved, when the K-ASR system was tested in noise free environment.