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revistas Acceso Abierto
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Tazkiya

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ISSNs 1412-1735 (impreso) 2654-7244 (en línea)

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No requiere desde ene. 2013 / hasta nov. 2024 Directory of Open Access Journals acceso abierto

Cobertura temática: Psicología y ciencias cognitivas  

revistas
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Teaching of Psychology

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ISSNs 0098-6283 (impreso) 1532-8023 (en línea)

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No detectada desde ene. 1999 / hasta dic. 2023 SAGE Journals

Cobertura temática: Psicología y ciencias cognitivas - Educación  

libros Acceso Abierto
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Teamthink: Management d'équipe : clé du succès

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No requiere Directory of Open access Books acceso abierto

Cobertura temática: Psicología y ciencias cognitivas  

libros Acceso Abierto
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Techniques of Social Influence: The psychology of gaining compliance

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Institución detectada Año de publicación Navegá Descargá Solicitá
No requiere Directory of Open access Books acceso abierto

Cobertura temática: Ciencias sociales - Psicología y ciencias cognitivas - Economía y negocios  

revistas Acceso Abierto
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Technium Social Sciences Journal

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ISSNs 2668-7798 (en línea)

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No requiere desde nov. 2024 / hasta nov. 2024 Directory of Open Access Journals acceso abierto

Cobertura temática: Psicología y ciencias cognitivas - Economía y negocios - Sociología  

revistas
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Technoetic Arts: A Journal of Speculative Research

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ISSNs 1477-965X (impreso)

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Cobertura temática: Ciencias de la computación e información - Ingeniería eléctrica, electrónica e informática - Psicología y ciencias cognitivas - Artes  

revistas Acceso Abierto
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Technological and Economic Development of Economy

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ISSNs 2029-4913 (impreso) 2029-4921 (en línea)

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Institución detectada Período Navegá Descargá Solicitá
No requiere desde nov. 2024 / hasta nov. 2024 Directory of Open Access Journals acceso abierto

Cobertura temática: Psicología y ciencias cognitivas - Economía y negocios  

libros Acceso Abierto
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Technology and Testing: Improving Educational and Psychological Measurement

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Institución detectada Año de publicación Navegá Descargá Solicitá
No requiere Directory of Open access Books acceso abierto

Cobertura temática: Ciencias sociales - Psicología y ciencias cognitivas - Educación  

revistas Acceso Abierto
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Technology, Mind, and Behavior

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ISSNs 2689-0208 (en línea)

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Institución detectada Período Navegá Descargá Solicitá
No requiere desde ene. 2020 / hasta nov. 2024 Directory of Open Access Journals acceso abierto

Cobertura temática: Ingeniería y tecnología - Psicología y ciencias cognitivas  

tesis Acceso Abierto
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Técnicas de aprendizaje maquinal para separación ciega de fuentes sonoras con aplicación al reconocimiento automático del habla

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Autores/as: Leandro Ezequiel Di Persia ; Diego Humberto Milone ; Juan Cosseau ; Carlos Muravchik ; Juan Carlos Gómez ; Leonardo Luis Giovanini ; Masuzo Yanagida

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Institución detectada Año de publicación Navegá Descargá Solicitá
No requiere 2009 Biblioteca Virtual de la Universidad Nacional del Litoral (SNRD) acceso abierto

Cobertura temática: Psicología y ciencias cognitivas  

In the last decades a new problem related to machine learning and signal processing has emerged in many disciplines: the blind source separation problem. The blind source separation technique aims to segregate the sources that contribute to some variation of a physical quantity, given a set of measurements of the global variation produced by all sources at a time. One particular application of the blind source separation methods is the Automatic Speech Recognition, which can be defined as the task of determining the text that corresponds to a given spoken utterance. This kind of systems have reached a maturity point but they still suffer from a strong drawback: they cannot adequatelly manage the existence of noise or competing sources in the input. This doctoral dissertation presents several advances in the technique of audio source separation in reverberat conditions, using independent component analysis in the time-frequency domain. Three methods were developed in order to produce a better quality of separation and, at the same time, to reduce the processing times. The proposed algorithms were evaluated under realistic conditions such as different environments and different kind and power of competing sources. For this purpose we used two evaluation alternatives, objective quality measures of the resulting signal and the performance in the application of interest, that is, automatic speech recognition. The results for the different approaches show the possibility of getting through the dilemma between resulting quality and requiered processing time, converging to a very fast and high quality separation method.