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dc.date.accessioned 2016-11-23T17:29:35Z
dc.date.available 2016-11-23T17:29:35Z
dc.date.issued 2016-11-23
dc.identifier.uri http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/57025
dc.description.abstract We proposed a novel approach for the optimisation of over-complete decompositions from a WPT dictionary based on a multi-objective genetic algorithm (MOGA). The MOGA allows to maximise the classification accuracy while minimising the number of features. For the purpose of obtaining appropriate features for state of the art speech recognizers, a classifier based on hidden Markov models (HMM) is used to estimate the capability of candidate solutions, using on a set of English phonemes. en
dc.format.extent 131-133 es
dc.language en es
dc.title Multi-objective optimisation of wavelet features for phoneme recognition en
dc.type Objeto de conferencia es
sedici.identifier.uri http://45jaiio.sadio.org.ar/sites/default/files/ASAI-20_0.pdf es
sedici.identifier.issn 2451-7585 es
sedici.creator.person Vignolo, Leandro es
sedici.creator.person Rufiner, Hugo Leonardo es
sedici.creator.person Milone, Diego H. es
sedici.subject.materias Ciencias Informáticas es
sedici.description.fulltext true es
mods.originInfo.place Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativa (SADIO) es
sedici.subtype Objeto de conferencia es
sedici.rights.license Creative Commons Attribution-ShareAlike 3.0 Unported (CC BY-SA 3.0)
sedici.rights.uri http://creativecommons.org/licenses/by-sa/3.0/
sedici.date.exposure 2016-09
sedici.relation.event Simposio Argentino de Inteligencia Artificial (ASAI 2016) - JAIIO 45 (Tres de Febrero, 2016). es
sedici.description.peerReview peer-review es


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