الرئيسية › دليل الباحثين › Hadjer Bounazou
Hadjer Bounazou
الانتماء : University Mohamed El Bachir El Ibrahimi of Bordj Bou Arreridj
- 5منشورات (انتماء جزائري)
- 5مجموع المنشورات
- 6الاستشهادات
- 1مؤشر h
الملف البحثي
لدى Hadjer Bounazou 5 منشور(ات) مفهرسة (2022–2026). تُنشر أعماله أساسًا في «Multimedia Tools and Applications»، «Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems» و«International Multi-Conference on Systems, Signals & Devices (SSD)». أكثر مقالاته استشهادًا هو «A novel approach to deriving adaboost classifier weights using squared loss function for overlapping speech detection» (2025)، وقد استُشهد به 2 مرة. 2 من هذه المنشورات تعود إلى آخر ثلاث سنوات من النشاط. شارك في تأليف أعماله 3 باحثًا على الأقل.
هل هذا أنت؟ عرّف بأبحاثك
أنشئ ملفك على DzCademia مجانًا وأضف مقالاتك: ستظهر بسهولة أكبر على Google وفي مساعدي الذكاء الاصطناعي مثل ChatGPT، فيقرؤها ويستشهد بها عدد أكبر من الناس.
إنشاء ملفي المجاني إضافة منشوراتيمجالات البحث
- Speech and Audio Processing
- Speech Recognition and Synthesis
- Music and Audio Processing
- Speech and dialogue systems
- Image and Signal Denoising Methods
المنشورات (5)
- Revised MFCC extraction: A new perspective for detecting obstructive pulmonary pathology using SVM
- A novel approach to deriving adaboost classifier weights using squared loss function for overlapping speech detection
- Speaker Diarization in Overlapped Speech
- Noisy speech enhancement based on correlation canceling/log-MMSE hybrid method
- GMM Evaluation for Speaker Identification
مجلات النشر
- Multimedia Tools and Applications × 2
- Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems × 1
- International Multi-Conference on Systems, Signals & Devices (SSD) × 1
- International Conference of Advanced Technology in Electronic and Electrical Engineering (ICATEEE) × 1
المنشورات حسب السنة
- 20261
- 20251
- 20223
التعاون العلمي
المؤسسات الشريكة : University of Sciences and Technology Houari Boumediene
المؤلفون المشاركون
البيانات البيبليوغرافية مصدرها OpenAlex (قاعدة مفتوحة).
لماذا تختارون Dzcademia؟
ملفات أكاديمية ومقالات ومداخلات علمية: امنحوا أبحاثكم حضوراً عاماً منظماً. تساعد البيانات الوصفية المدمجة محركات البحث ومساعدات الذكاء الاصطناعي على التعرف على أعمالكم وفهم مراجعها.
علّق عبر Google
سجّل الدخول عبر Google للتعليق مباشرة على هذه الصفحة.