Wszystkie pola: Potulska-Chromik, Anna

Skocz do pozycji: 1.

Tytuł:: Parametric analysis of pilot voice signals in Parkinson’s disease diagnostics
Analiza parametryczna pilotażowych sygnałów głosu w diagnostyce choroby Parkinsona
Autorzy:: Majda-Zdancewicz, Ewelina
Potulska-Chromik, Anna
Nojszewska, Monika
Kostera-Pruszczyk, Anna
Data publikacji:: 2022
Wydawca:: Uniwersytet Technologiczno-Humanistyczny im. Kazimierza Pułaskiego w Radomiu
Tematy:: features extraction
speech signal analysis
Parkinson's disease
analiza sygnału mowy
choroba Parkinsona
ekstrakcja cech; Pokaż więcej
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Szczegóły

Skocz do pozycji: 2.

Tytuł:: Parametric analysis of pilot voice signals in Parkinson’s disease diagnostics
Autorzy:: Majda-Zdancewicz, Ewelina
Potulska-Chromik, Anna
Nojszewska, Monika
Kostera-Pruszczyk, Anna
Data publikacji:: 2022
Słowa kluczowe:: features extraction
speech signal analysis
Parkinson's disease
analiza sygnału mowy
choroba Parkinsona
ekstrakcja cech; Pokaż więcej
Dostawca treści:: BazTech

Artykuł

Szczegóły

Skocz do pozycji: 3.

Tytuł:: Deep learning vs feature engineering in the assessment of voice signals for diagnosis in Parkinson’s disease
Autorzy:: Majda-Zdancewicz, Ewelina
Potulska-Chromik, Anna
Jakubowski, Jacek
Nojszewska, Monika
Kostera-Pruszczyk, Anna
Data publikacji:: 2021
Wydawca:: Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Tematy:: voice processing
Parkinson’s disease
non-linear analysis
convolutional network
przetwarzanie głosu
choroba Parkinsona
analiza nieliniowa
sieci konwolucyjne; Pokaż więcej
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Szczegóły

Skocz do pozycji: 4.

Tytuł:: Deep learning vs feature engineering in the assessment of voice signals for diagnosis in Parkinson’s disease
Autorzy:: Majda-Zdancewicz, Ewelina
Potulska-Chromik, Anna
Jakubowski, Jacek
Nojszewska, Monika
Kostera-Pruszczyk, Anna
Data publikacji:: 2021
Wydawca:: Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Tematy:: voice processing
Parkinson’s disease
non-linear analysis
convolutional network
przetwarzanie głosu
choroba Parkinsona
analiza nieliniowa
sieci konwolucyjne; Pokaż więcej
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Szczegóły

Skocz do pozycji: 5.

Tytuł:: Deep learning vs feature engineering in the assessment of voice signals for diagnosis in Parkinson’s disease
Autorzy:: Majda-Zdancewicz, Ewelina
Potulska-Chromik, Anna
Jakubowski, Jacek
Nojszewska, Monika
Kostera-Pruszczyk, Anna
Data publikacji:: 2021
Słowa kluczowe:: voice processing
Parkinson’s disease
non-linear analysis
convolutional network
przetwarzanie głosu
choroba Parkinsona
analiza nieliniowa
sieci konwolucyjne; Pokaż więcej
Dostawca treści:: BazTech

Artykuł

Szczegóły

Informacja