Autor Borisagar, Komal
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TÃtulo : Advance Compression and Watermarking Technique for Speech Signals Tipo de documento: documento electrónico Autores: Thanki, Rohit, Autor ; Borisagar, Komal, Autor ; Borra, Surekha, Autor Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2018 Número de páginas: XVIII, 69 p. 38 ilustraciones, 28 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-3-319-69069-8 Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Palabras clave: Procesamiento de la señal LigüÃstica computacional Procesamiento del lenguaje natural (Informática) Gestión de base de datos Procesamiento de señales voz e imágenes Procesamiento del lenguaje natural (PNL) Ãndice Dewey: 621.382 Ingeniería de comunicaciones Resumen: Este libro presenta métodos para la protección de los derechos de autor y la compresión de señales de voz. El primer método introduce la protección de los derechos de autor de la señal de voz mediante marcas de agua; el segundo introduce la compresión de la señal de voz mediante Compressive Sensing (CS). Ambos métodos son probados y analizados. El método de marca de agua de voz utiliza tecnologÃa como la Transformada Ridgelet Finita (FRT), la Transformada Wavelet Discreta (DWT) y la Descomposición de Valores Singulares (SVD). El rendimiento del método se evalúa y se compara con los métodos de marca de agua existentes. En el método de compresión de voz, se utiliza el proceso estándar de detección de compresión (CS) para comprimir la señal de voz. El rendimiento del método propuesto se evalúa utilizando varias bases de transformación como la Transformada Discreta de Fourier (DFT), la Transformada Discreta de Coseno (DCT), la Transformada Wavelet Discreta (DWT), la Descomposición de Valores Singulares (SVD) y la Transformada Curvelet Discreta Rápida (FDCuT). Nota de contenido: Introduction -- Background Information -- Speech Watermarking Technique using Ridgelet, DWT and SVD -- Speech Compression Technique using CS Theory -- Conclusions -- References. En lÃnea: https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Link: https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i Advance Compression and Watermarking Technique for Speech Signals [documento electrónico] / Thanki, Rohit, Autor ; Borisagar, Komal, Autor ; Borra, Surekha, Autor . - 1 ed. . - [s.l.] : Springer, 2018 . - XVIII, 69 p. 38 ilustraciones, 28 ilustraciones en color.
ISBN : 978-3-319-69069-8
Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos.
Palabras clave: Procesamiento de la señal LigüÃstica computacional Procesamiento del lenguaje natural (Informática) Gestión de base de datos Procesamiento de señales voz e imágenes Procesamiento del lenguaje natural (PNL) Ãndice Dewey: 621.382 Ingeniería de comunicaciones Resumen: Este libro presenta métodos para la protección de los derechos de autor y la compresión de señales de voz. El primer método introduce la protección de los derechos de autor de la señal de voz mediante marcas de agua; el segundo introduce la compresión de la señal de voz mediante Compressive Sensing (CS). Ambos métodos son probados y analizados. El método de marca de agua de voz utiliza tecnologÃa como la Transformada Ridgelet Finita (FRT), la Transformada Wavelet Discreta (DWT) y la Descomposición de Valores Singulares (SVD). El rendimiento del método se evalúa y se compara con los métodos de marca de agua existentes. En el método de compresión de voz, se utiliza el proceso estándar de detección de compresión (CS) para comprimir la señal de voz. El rendimiento del método propuesto se evalúa utilizando varias bases de transformación como la Transformada Discreta de Fourier (DFT), la Transformada Discreta de Coseno (DCT), la Transformada Wavelet Discreta (DWT), la Descomposición de Valores Singulares (SVD) y la Transformada Curvelet Discreta Rápida (FDCuT). Nota de contenido: Introduction -- Background Information -- Speech Watermarking Technique using Ridgelet, DWT and SVD -- Speech Compression Technique using CS Theory -- Conclusions -- References. En lÃnea: https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Link: https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i
