Enfoque de aprendizaje automático para la detección de voz
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En determinadas aplicaciones, como el análisis y la síntesis del habla o la supresión y mejora del ruido, puede ser necesario extraer algunas propiedades clave de la señal original, como los sonidos con voz, sin voz o con ruido, mediante algoritmos específicos de procesamiento digital de señales. ...el rendimiento de este tipo de sistemas, como la codificación del habla, el análisis del habla, la síntesis del habla, el reconocimiento automático del habla, la supresión y mejora del ruido, la detección del tono, la identificación del hablante y el reconocimiento de las patologías d...
En determinadas aplicaciones, como el análisis y la síntesis del habla o la supresión y mejora del ruido, puede ser necesario extraer algunas propiedades clave de la señal original, como los sonidos con voz, sin voz o con ruido, mediante algoritmos específicos de procesamiento digital de señales. ...el rendimiento de este tipo de sistemas, como la codificación del habla, el análisis del habla, la síntesis del habla, el reconocimiento automático del habla, la supresión y mejora del ruido, la detección del tono, la identificación del hablante y el reconocimiento de las patologías del habla, depende de la capacidad del sistema para detectar correctamente los segmentos del habla con voz, sin voz o con silencio.
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