Standaard Boekhandel gebruikt cookies en gelijkaardige technologieën om de website goed te laten werken en je een betere surfervaring te bezorgen.
Hieronder kan je kiezen welke cookies je wilt inschakelen:
Technische en functionele cookies
Deze cookies zijn essentieel om de website goed te laten functioneren, en laten je toe om bijvoorbeeld in te loggen. Je kan deze cookies niet uitschakelen.
Analytische cookies
Deze cookies verzamelen anonieme informatie over het gebruik van onze website. Op die manier kunnen we de website beter afstemmen op de behoeften van de gebruikers.
Marketingcookies
Deze cookies delen je gedrag op onze website met externe partijen, zodat je op externe platformen relevantere advertenties van Standaard Boekhandel te zien krijgt.
Je kan maximaal 250 producten tegelijk aan je winkelmandje toevoegen. Verwijdere enkele producten uit je winkelmandje, of splits je bestelling op in meerdere bestellingen.
Speech disorders, especially hypernasality, are common in children with cleft lip and palate. In order to simplify the diagnosis during the speech therapy of these patients an automatic non-invasive way to measure hypernasality is desirable. In this context, the author analyzes approaches to the detection of hypernasal speech. The focus lies on examining the fitness of several features for that purpose. These include pronunciation features computed from phoneme confusion probabilities, prosodic features, features based on the Teager Energy operator, and Mel Frequency Cepstral Coefficients. The extraction process of each of these features is described as well as the classification system in which they are tested. Finally, experimental results are presented and discussed. This work addresses researchers in the field of pattern recognition.