h1

h2

h3

h4

h5
h6
http://join2-wiki.gsi.de/foswiki/pub/Main/Artwork/join2_logo100x88.png

Learning Acoustic Features from the Raw Waveform for Automatic Speech Recognition

; ; ;

In
Tagungsband - DAGA 2018 : 44. Deutsche Jahrestagung für Akustik : 19.-22. März 2018, München, Seiten/Artikel-Nr: 1533-1536

Konferenz/Event:44. Jahrestagung für Akustik , München , Germany , DAGA 2018 , 2018-03-19 - 2018-03-22

ImpressumBerlin : Deutsche Gesellschaft für Akustik e.V. (DEGA)

Umfang1533-1536

ISBN3-939296-13-9, 978-3-939296-13-3

Online
DOI: 10.18154/RWTH-CONV-236778
URL: http://publications.rwth-aachen.de/record/755695/files/755695.pdf
URL: https://pub.dega-akustik.de/DAGA_2018/data/index.html
URL: https://www-i6.informatik.rwth-aachen.de/publications/downloader.php?id=1069&row=pdf

Einrichtungen

  1. Lehrstuhl für Informatik 6 (Sprachverarbeitung und Mustererkennung) (122010)
  2. Fachgruppe Informatik (120000)

Projekte

  1. SEQCLAS - A Sequence Classification Framework for Human Language Technology (694537) (694537)

OpenAccess:
Download fulltext PDF
External links:
Download fulltextFulltext
Download fulltextFulltext

Dokumenttyp
Contribution to a book/Contribution to a conference proceedings

Format
online

Sprache
English

Interne Identnummern
RWTH-CONV-236778
Datensatz-ID: 755695

Beteiligte Länder
Germany

 GO

OpenAccess
QR Code for this record

The record appears in these collections:
Document types > Events > Contributions to a conference proceedings
Document types > Books > Contributions to a book
Faculty of Mathematics, Computer Science and Natural Sciences (Fac.1) > Department of Computer Science
Publication server / Open Access
Public records
Publications database
120000
122010
 Record created 2019-02-22, last modified 2023-04-18
Similar records


OpenAccess:
Download fulltext PDF
External links:
Download fulltextFulltext
Download fulltextFulltext
Rate this document:

Rate this document:
1
2
3
4
5
 
(Not yet reviewed)