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 has been an integral part of human life acting as one of the five senses of human body, because of which application developed on the basis of speech recognition has high degree of acceptance. The analysis of the different steps involved in isolated word recognition using Mel Frequency cepstral coefficients (MFCC), Vector quantization (VQ) and Hidden Markov Model (HMM) is seen here. The simple and efficient approach is used here which can be utilised in embedded systems. After analysing the steps above we realised the process using small programs using MATLAB which is able to do small number of isolated word recognition.The work done here develops a speaker independent isolated word recognizer from the acoustic signals based on a discrete observation Hidden Markov Model (HMM). The study implements the HMM based isolated word recognizer in three steps- Speech Segmentation,Feature extraction and Feature Matching.