Paradigmas de aprendizaje automático para el reconocimiento del habla
Enfoque de diferentes modelos de aprendizaje automático en el reconocimiento automático del habla de las lenguas balcánicas
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En las últimas décadas, se ha producido un enorme desarrollo de los paradigmas de aprendizaje automático utilizados en el reconocimiento automático del habla (ASR) para la automatización del hogar (smart home) para la exploración espacial, etc. Aunque existen reconocedores del habla comerciales para ciertas aplicaciones bien definidas, como el dictado y la transcripción, donde la aplicación para Android "e-Dictate - Speech To Text & Translator" ocupa un lugar especial para reconocer todos los idiomas del mundo, incluidas las lenguas balcánicas, aún quedan por resolver muchos problema...
En las últimas décadas, se ha producido un enorme desarrollo de los paradigmas de aprendizaje automático utilizados en el reconocimiento automático del habla (ASR) para la automatización del hogar (smart home) para la exploración espacial, etc. Aunque existen reconocedores del habla comerciales para ciertas aplicaciones bien definidas, como el dictado y la transcripción, donde la aplicación para Android "e-Dictate - Speech To Text & Translator" ocupa un lugar especial para reconocer todos los idiomas del mundo, incluidas las lenguas balcánicas, aún quedan por resolver muchos problemas en ASR, como el reconocimiento en entornos ruidosos, el reconocimiento multilingüe y el reconocimiento multimodal. Este libro ofrece una visión general de las técnicas habituales de aprendizaje automático (ML), como las redes neuronales artificiales, las máquinas de soporte vectorial y los modelos de mezcla gaussiana, junto con los modelos de Markov ocultos presentados en ASR.
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