Feature extraction using multimodal convolutional neural networks for visual speech recogntiion - Archive ouverte HAL Accéder directement au contenu
Communication Dans Un Congrès Année : 2017

Feature extraction using multimodal convolutional neural networks for visual speech recogntiion

Domaines

Traitement du signal et de l'image [eess.SP] Machine Learning [stat.ML] Multimédia [cs.MM]

Thomas Hueber  : Connectez-vous pour contacter le contributeur

https://hal.science/hal-01485539

Soumis le : jeudi 9 mars 2017-02:46:04

Dernière modification le : jeudi 4 avril 2024-21:07:50

Fichier non déposé

Dates et versions

hal-01485539 , version 1 (09-03-2017)

Identifiants

  • HAL Id : hal-01485539 , version 1

Citer

Eric Tatulli, Thomas Hueber. Feature extraction using multimodal convolutional neural networks for visual speech recogntiion. ICASSP 2017 - IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing, Mar 2017, New Orleans, United States. pp.2971-2975. ⟨hal-01485539⟩

Exporter

BibTeX XML-TEI Dublin Core DC Terms EndNote DataCite

Collections

UGA CNRS GIPSA GIPSA-DPC GIPSA-CRISSP
223 Consultations
0 Téléchargements

Partager

Gmail Facebook X LinkedIn More