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Bone-Conducted Speech Enhancement Using Hierarchical Extreme Learning Machine
Tassadaq Hussain
, Yu Tsao
, Sabato Marco Siniscalchi
,
Jia Ching Wang
, Hsin Min Wang
, Wen Hung Liao
認知智慧與精準健康照護研究中心
資訊工程學系
研究成果
:
書貢獻/報告類型
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篇章
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同行評審
8
引文 斯高帕斯（Scopus）
總覽
指紋
指紋
深入研究「Bone-Conducted Speech Enhancement Using Hierarchical Extreme Learning Machine」主題。共同形成了獨特的指紋。
排序方式
重量
按字母排序
Keyphrases
Speech Enhancement
100%
Hierarchical Extreme Learning Machine (H-ELM)
100%
Training Data
60%
Extreme Learning Machine Model
40%
Bone-conducted Speech
40%
Recognition Accuracy
20%
Computational Resources
20%
Deep Learning Methods
20%
Speech Quality
20%
Amount of Training
20%
Training Model
20%
Speech Intelligibility
20%
Enhancement System
20%
Limited Quantity
20%
Deep Denoising Autoencoder
20%
Computer Science
Speech Enhancement
100%
Extreme Learning Machine
100%
Training Data
60%
Experimental Result
20%
Recognition Accuracy
20%
Computational Resource
20%
Training Model
20%
Deep Learning Method
20%
Denoising Autoencoder
20%
Engineering
Speech Enhancement
100%
Extreme Learning Machine
100%
Experimental Result
20%
Recognition Accuracy
20%
Larger Quantity
20%
Limited Amount
20%
Computational Resource
20%
Denoising Autoencoders
20%
Deep Learning Method
20%
Physics
Machine Learning
100%
Speech Enhancement
100%
Deep Learning Method
20%