Autor Plumbley, Mark D.
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Hacer una sugerencia Refinar búsqueda14th International Conference, LVA/ICA 2018, Guildford, UK, July 2–5, 2018, Proceedings / Deville, Yannick ; Gannot, Sharon ; Mason, Russell ; Plumbley, Mark D. ; Ward, Dominic
Título : 14th International Conference, LVA/ICA 2018, Guildford, UK, July 2–5, 2018, Proceedings Tipo de documento: documento electrónico Autores: Deville, Yannick, ; Gannot, Sharon, ; Mason, Russell, ; Plumbley, Mark D., ; Ward, Dominic, Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2018 Número de páginas: XVII, 580 p. 150 ilustraciones ISBN/ISSN/DL: 978-3-319-93764-9 Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Palabras clave: Sistemas de reconocimiento de patrones Visión por computador Inteligencia artificial Simulación por ordenador Análisis numérico Red de computadoras Reconocimiento de patrones automatizado Modelado por computadora Redes de comunicación informática Índice Dewey: 006.4 Reconocimiento de patrones por computador Resumen: Este libro constituye las actas de la 14.ª Conferencia Internacional sobre Análisis de Variables Latentes y Separación de Señales, LVA/ICA 2018, celebrada en Guildford, Reino Unido, en julio de 2018. Los 52 artículos completos fueron cuidadosamente revisados y seleccionados de 62 presentaciones iniciales. Como temas de investigación, los artículos abarcan una amplia gama de mezclas generales de modelos de variables latentes, pero también teorías y herramientas extraídas de una gran variedad de disciplinas, como descomposiciones y aplicaciones de tensores estructurados; factorizaciones matriciales y tensoriales; métodos ICA; mezclas no lineales; datos y métodos de audio; campaña de evaluación de separación de señales; métodos de aprendizaje profundo y basados en datos; avances en recuperación de fases y aplicaciones; métodos relacionados con la escasez; y datos y métodos biomédicos. Nota de contenido: Structured Tensor Decompositions and Applications -- Matrix and Tensor Factorizations -- ICA Methods -- Nonlinear Mixtures -- Audio Data and Methods -- Signal Separation Evaluation Campaign -- Deep Learning and Data-driven Methods -- Advances in Phase Retrieval and Applications -- Sparsity-Related Methods -- Biomedical Data and Methods. En línea: 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 14th International Conference, LVA/ICA 2018, Guildford, UK, July 2–5, 2018, Proceedings [documento electrónico] / Deville, Yannick, ; Gannot, Sharon, ; Mason, Russell, ; Plumbley, Mark D., ; Ward, Dominic, . - 1 ed. . - [s.l.] : Springer, 2018 . - XVII, 580 p. 150 ilustraciones.
ISBN : 978-3-319-93764-9
Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos.
Palabras clave: Sistemas de reconocimiento de patrones Visión por computador Inteligencia artificial Simulación por ordenador Análisis numérico Red de computadoras Reconocimiento de patrones automatizado Modelado por computadora Redes de comunicación informática Índice Dewey: 006.4 Reconocimiento de patrones por computador Resumen: Este libro constituye las actas de la 14.ª Conferencia Internacional sobre Análisis de Variables Latentes y Separación de Señales, LVA/ICA 2018, celebrada en Guildford, Reino Unido, en julio de 2018. Los 52 artículos completos fueron cuidadosamente revisados y seleccionados de 62 presentaciones iniciales. Como temas de investigación, los artículos abarcan una amplia gama de mezclas generales de modelos de variables latentes, pero también teorías y herramientas extraídas de una gran variedad de disciplinas, como descomposiciones y aplicaciones de tensores estructurados; factorizaciones matriciales y tensoriales; métodos ICA; mezclas no lineales; datos y métodos de audio; campaña de evaluación de separación de señales; métodos de aprendizaje profundo y basados en datos; avances en recuperación de fases y aplicaciones; métodos relacionados con la escasez; y datos y métodos biomédicos. Nota de contenido: Structured Tensor Decompositions and Applications -- Matrix and Tensor Factorizations -- ICA Methods -- Nonlinear Mixtures -- Audio Data and Methods -- Signal Separation Evaluation Campaign -- Deep Learning and Data-driven Methods -- Advances in Phase Retrieval and Applications -- Sparsity-Related Methods -- Biomedical Data and Methods. En línea: 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
Título : Computational Analysis of Sound Scenes and Events Tipo de documento: documento electrónico Autores: Virtanen, Tuomas, ; Plumbley, Mark D., ; Ellis, Dan, Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2018 Número de páginas: X, 422 p. 81 ilustraciones, 54 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-3-319-63450-0 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 ingeniería acústica Ciencias sociales Interfaces de usuario (sistemas informáticos) La interacción persona-ordenador Procesamiento de señales voz e imágenes Aplicación informática en ciencias sociales y del comportamiento Interfaces de usuario e interacción persona-computadora Índice Dewey: 621.382 Ingeniería de comunicaciones Resumen: Este libro presenta métodos computacionales para extraer información útil de señales de audio, recopilando el estado del arte en el campo del análisis de escenas y eventos sonoros. Los autores cubren todo el procedimiento para desarrollar dichos métodos, desde la adquisición y el etiquetado de datos, pasando por el diseño de taxonomías utilizadas en los sistemas, hasta métodos de procesamiento de señales para la extracción de características y métodos de aprendizaje automático para el reconocimiento de sonidos. El libro también cubre técnicas avanzadas para lidiar con la variación ambiental y múltiples fuentes de sonido superpuestas, y aprovechar múltiples micrófonos u otras modalidades. El libro ofrece ejemplos de escenarios de uso en grandes bases de datos de medios, monitoreo acústico, bioacústica y dispositivos sensibles al contexto. Se presentan ilustraciones gráficas de señales de sonido y sus representaciones espectrográficas, así como diagramas de bloques y pseudocódigos de algoritmos. Brinda una descripción general de los métodos para el análisis computacional de escenas y eventos sonoros, lo que permite a los nuevos en el campo estar completamente informados; Cubre todos los aspectos del enfoque de aprendizaje automático para el análisis computacional de escenas y eventos sonoros, desde la captura de datos y el proceso de etiquetado hasta el desarrollo de algoritmos; Incluye descripciones de algoritmos acompañadas de un sitio web desde el que se pueden descargar implementaciones de software, facilitando la interacción práctica con las técnicas. Nota de contenido: Introduction to sound scene and event analysis.- The Machine Learning Approach for Analysis of Sound Scenes and Events -- Acoustics and psychacoustics of sound scenes and events -- Acoustic features for environmental sound analysis -- Statistical Methods for Scene and Event Classification -- Datasets and evaluation -- Everyday Sound Categorization -- Approaches to complex sound scene analysis -- Multiview approaches to event detection and scene analysis -- Sound sharing and retrieval -- Computational bioacoustic scene analysis -- Audio Event Recognition in the Smart Home -- Sound Analysis in Smart Cities -- Future Perspective -- Index. En línea: 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 Computational Analysis of Sound Scenes and Events [documento electrónico] / Virtanen, Tuomas, ; Plumbley, Mark D., ; Ellis, Dan, . - 1 ed. . - [s.l.] : Springer, 2018 . - X, 422 p. 81 ilustraciones, 54 ilustraciones en color.
ISBN : 978-3-319-63450-0
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 ingeniería acústica Ciencias sociales Interfaces de usuario (sistemas informáticos) La interacción persona-ordenador Procesamiento de señales voz e imágenes Aplicación informática en ciencias sociales y del comportamiento Interfaces de usuario e interacción persona-computadora Índice Dewey: 621.382 Ingeniería de comunicaciones Resumen: Este libro presenta métodos computacionales para extraer información útil de señales de audio, recopilando el estado del arte en el campo del análisis de escenas y eventos sonoros. Los autores cubren todo el procedimiento para desarrollar dichos métodos, desde la adquisición y el etiquetado de datos, pasando por el diseño de taxonomías utilizadas en los sistemas, hasta métodos de procesamiento de señales para la extracción de características y métodos de aprendizaje automático para el reconocimiento de sonidos. El libro también cubre técnicas avanzadas para lidiar con la variación ambiental y múltiples fuentes de sonido superpuestas, y aprovechar múltiples micrófonos u otras modalidades. El libro ofrece ejemplos de escenarios de uso en grandes bases de datos de medios, monitoreo acústico, bioacústica y dispositivos sensibles al contexto. Se presentan ilustraciones gráficas de señales de sonido y sus representaciones espectrográficas, así como diagramas de bloques y pseudocódigos de algoritmos. Brinda una descripción general de los métodos para el análisis computacional de escenas y eventos sonoros, lo que permite a los nuevos en el campo estar completamente informados; Cubre todos los aspectos del enfoque de aprendizaje automático para el análisis computacional de escenas y eventos sonoros, desde la captura de datos y el proceso de etiquetado hasta el desarrollo de algoritmos; Incluye descripciones de algoritmos acompañadas de un sitio web desde el que se pueden descargar implementaciones de software, facilitando la interacción práctica con las técnicas. Nota de contenido: Introduction to sound scene and event analysis.- The Machine Learning Approach for Analysis of Sound Scenes and Events -- Acoustics and psychacoustics of sound scenes and events -- Acoustic features for environmental sound analysis -- Statistical Methods for Scene and Event Classification -- Datasets and evaluation -- Everyday Sound Categorization -- Approaches to complex sound scene analysis -- Multiview approaches to event detection and scene analysis -- Sound sharing and retrieval -- Computational bioacoustic scene analysis -- Audio Event Recognition in the Smart Home -- Sound Analysis in Smart Cities -- Future Perspective -- Index. En línea: 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
