- Standort
-
Deutsche Nationalbibliothek Frankfurt am Main
- Umfang
-
Online-Ressource
- Sprache
-
Englisch
- Erschienen in
-
In: Dagstuhl Reports, 3, 11, S. 1-28
- Ereignis
-
Veröffentlichung
- (wo)
-
Augsburg
- (wer)
-
Universität Augsburg
- (wann)
-
2014
- Ereignis
-
Veröffentlichung
- (wo)
-
Dagstuhl
- (wer)
-
Schloss Dagstuhl
- (wann)
-
2014
- Urheber
- DOI
-
10.4230/DagRep.3.11.1
- URN
-
urn:nbn:de:bvb:384-opus4-770182
- Rechteinformation
-
Der Zugriff auf das Objekt ist unbeschränkt möglich.
- Letzte Aktualisierung
-
14.08.2025, 10:52 MESZ
Datenpartner
Dieses Objekt wird bereitgestellt von:
Deutsche Nationalbibliothek. Bei Fragen zum Objekt wenden Sie sich bitte an den Datenpartner.
Deutsche Nationalbibliothek. Bei Fragen zum Objekt wenden Sie sich bitte an den Datenpartner.
Beteiligte
- Müller, Meinard
- Narayanan, Shrikanth S.
- Schuller, Björn
- Universität Augsburg
- Schloss Dagstuhl
Entstanden
- 2014
Ähnliche Objekte (12)
Intelligent audio analysis
Automatische Emotionserkennung aus sprachlicher und manueller Interaktion
Automatic General Audio Signal Classification
More than fifty years of speech and language processing - the rise of computational paralinguistics and ethical demands
Audio watermarking based on empirical mode decomposition and beat detection
Ten recent trends in computational paralinguistics
End-to-end audio classification with small datasets: making it work
Application of Deep Learning Methods in Computational Paralinguistics
Mensch, Maschine, Emotion : Erkennung aus sprachlicher und manueller Interaktion
Deep Representation Learning Techniques for Audio Signal Processing
AI-based human audio processing for COVID-19: a comprehensive overview
High-fidelity audio generation and representation learning with guided adversarial autoencoder
Intelligent audio analysis
Automatische Emotionserkennung aus sprachlicher und manueller Interaktion
Automatic General Audio Signal Classification
More than fifty years of speech and language processing - the rise of computational paralinguistics and ethical demands
Audio watermarking based on empirical mode decomposition and beat detection
Ten recent trends in computational paralinguistics
End-to-end audio classification with small datasets: making it work
Application of Deep Learning Methods in Computational Paralinguistics
Mensch, Maschine, Emotion : Erkennung aus sprachlicher und manueller Interaktion
Deep Representation Learning Techniques for Audio Signal Processing
AI-based human audio processing for COVID-19: a comprehensive overview
High-fidelity audio generation and representation learning with guided adversarial autoencoder
Intelligent audio analysis
Automatische Emotionserkennung aus sprachlicher und manueller Interaktion
Automatic General Audio Signal Classification
More than fifty years of speech and language processing - the rise of computational paralinguistics and ethical demands
Audio watermarking based on empirical mode decomposition and beat detection
Ten recent trends in computational paralinguistics
End-to-end audio classification with small datasets: making it work
Application of Deep Learning Methods in Computational Paralinguistics
Mensch, Maschine, Emotion : Erkennung aus sprachlicher und manueller Interaktion
Deep Representation Learning Techniques for Audio Signal Processing
AI-based human audio processing for COVID-19: a comprehensive overview