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The Importance of Glimpsed Audibility for Speech-In-Speech Recognition

Wasiuk, Peter Anthony 23 May 2022 (has links)
No description available.
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Eiskalte Geschmacksexplosionen: Molekulares Kochen bei tiefen Temperaturen mit flüssigem Stickstoff und Trockeneis

Lang, Heinrich January 2016 (has links)
Chemiker sind Alchemisten, Köche Hexenmeister des Geschmacks. Beide Berufsgruppen haben sich in den vergangenen Jahren den Abenteuern des experimentellen Kochens bei sehr kalten Temperaturen verschrieben. Die Kombination von Chemie und Kochen bringt neue und spektakuläre kulinarische Kreationen hervor und schafft avantgardistische Gaumenverführungen mit verblüffenden Sinneserlebnissen und dies bei den sehr tiefen Temperaturen des flüssigen Stickstoffs (-196 °C) und des Trockeneises (-78.5 °C). Das Molekulare Kochen bei tiefen Temperaturen lebt von den spannungsgeladenen Gegensätzen von Wärme und Kälte und führt im Resultat zu neuartigen, bisher unbekannten Geschmackserlebnissen. Gleichzeitig wirkt die Molekulare Küche bei tiefen Temperaturen als Ideen- und Impulsgeber für innovative Speisen und Getränke und betritt dabei Neuland der Avantgarde-Küche, in der es dem sinnlichen Genuss eine neue, richtungsweisende Dimension verleiht. Dabei bedient sich das Molekulare Kochen mit flüssigem Stickstoff bzw. Trockeneis des Wissens um chemische und physikalische Prozesse. Dies macht die Molekularküche in der Kälte so spannend, denn sie bewegt sich damit auf dem Grenzgebiet der traditionellen Cuisine und den Wissensgebieten der Naturwissenschaften Chemie und Physik und führt zu einer gegenseitigen Wissensbereicherung in diesen Disziplinen. In diesem Buch wird der Autor, ein Chemiker, zum Grenzgänger seines Fachgebiets und verknüpft sein Wissen aus dem Chemielabor mit dem aus der Küche. Er schafft damit einen Ort für das Kochen mit Kälte und lässt Sie an außergewöhnlichen, unvergesslichen Geschmackserlebnissen sowie an chemischen und kulinarischen Augenfreuden teilhaben. Voraussetzung für ein erfolgreiches Kochen in der Kälte ist das Wissen um die Kältemittel wie dem flüssigen Stickstoff und dem Trockeneis. Deshalb befasst sich diese Schrift neben avantgardistischen Kochrezepten auch mit den beiden Kältemitteln, so dass beide Aspekte, nämlich die Chemie und die Küche, miteinander vereint werden. Basierend darauf, und gepaart mit diesen Erkenntnissen, werden innovative, „eiskalte“ Cocktails und Speisen vom Popcorn, über Bananasplit bis zu Espuma vorgestellt. Es handelt sich dabei um Speisen, die im Inneren flüssig bleiben, aber außen eine feste, krustige Hülle aufweisen, die beim Erwärmen im Mund zerplatzt, dabei kalte „Nebel“ bildet und sich so ein köstlicher Geschmack auf der Zunge ausbreitet. Ein unvergessliches Gaumen-Erlebnis! Des Weiteren werden einfache, aber spektakuläre und effektvolle chemische Experimente zu vereinzelten Kochrezepten rund um das Thema Molekulare Küche bei tiefen Temperaturen vorgestellt, die die Kochvorführungen bereichern und zeigen, dass die „Chemie“ zwischen Chemikern und Köchen stimmt. Die chemischen Vorgänge mit Reaktionsgleichungen zu den einzelnen Experimenten sind in Kapitel 4 dieser Schrift für Chemieinteressierte aufgeführt. In diesem Sinne wünscht der Autor beim Lesen, Experimentieren mit Flüssigstickstoff und Trockeneis, sowie beim Genießen der zubereiteten Köstlichkeiten viel Vergnügen und verspricht eine interessante Reise in die Molekulare Küche bei tiefen Temperaturen.
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Neurophysiological Mechanisms of Speech Intelligibility under Masking and Distortion

Vibha Viswanathan (11189856) 29 July 2021 (has links)
<pre><p>Difficulty understanding speech in background noise is the most common hearing complaint. Elucidating the neurophysiological mechanisms underlying speech intelligibility in everyday environments with multiple sound sources and distortions is hence important for any technology that aims to improve real-world listening. Using a combination of behavioral, electroencephalography (EEG), and computational modeling experiments, this dissertation provides insight into how the brain analyzes such complex scenes, and what roles different acoustic cues play in facilitating this process and in conveying phonetic content. Experiment #1 showed that brain oscillations selectively track the temporal envelopes (i.e., modulations) of attended speech in a mixture of competing talkers, and that the strength and pattern of this attention effect differs between individuals. Experiment #2 showed that the fidelity of neural tracking of attended-speech envelopes is strongly shaped by the modulations in interfering sounds as well as the temporal fine structure (TFS) conveyed by the cochlea, and predicts speech intelligibility in diverse listening environments. Results from Experiments #1 and #2 support the theory that temporal coherence of sound elements across envelopes and/or TFS shapes scene analysis and speech intelligibility. Experiment #3 tested this theory further by measuring and computationally modeling consonant categorization behavior in a range of background noises and distortions. We found that a physiologically plausible model that incorporated temporal-coherence effects predicted consonant confusions better than conventional speech-intelligibility models, providing independent evidence that temporal coherence influences scene analysis. Finally, results from Experiment #3 also showed that TFS is used to extract speech content (voicing) for consonant categorization even when intact envelope cues are available. Together, the novel insights provided by our results can guide future models of speech intelligibility and scene analysis, clinical diagnostics, improved assistive listening devices, and other audio technologies.</p></pre>
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Evaluation of Methods for Sound Source Separation in Audio Recordings Using Machine Learning

Gidlöf, Amanda January 2023 (has links)
Sound source separation is a popular and active research area, especially with modern machine learning techniques. In this thesis, the focus is on single-channel separation of two speakers into individual streams, and specifically considering the case where two speakers are also accompanied by background noise. There are different methods to separate speakers and in this thesis three different methods are evaluated: the Conv-TasNet, the DPTNet, and the FaSNetTAC.  The methods were used to train models to perform the sound source separation. These models were evaluated and validated through three experiments. Firstly, previous results for the chosen separation methods were reproduced. Secondly, appropriate models applicable for NFC's datasets and applications were created, to fulfill the aim of this thesis. Lastly, all models were evaluated on an independent dataset, similar to datasets from NFC. The results were evaluated using the metrics SI-SNRi and SDRi. This thesis provides recommended models and methods suitable for NFC applications, especially concluding that the Conv-TasNet and the DPTNet are reasonable choices.

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