Paradigmen des maschinellen Lernens für die Erkennung von Sprache
Ansatz verschiedener Modelle des maschinellen Lernens in der automatischen Spracherkennung von Balkansprachen
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In den letzten Jahrzehnten gab es eine enorme Entwicklung von Paradigmen des maschinellen Lernens, die in der automatischen Spracherkennung (ASR) für die Hausautomatisierung (Smart Home), für die Weltraumforschung usw. eingesetzt werden. Obwohl kommerzielle Spracherkenner für bestimmte, genau definierte Anwendungen wie Diktat und Transkription verfügbar sind, wobei die Android-App "e-Dictate - Speech To Text & Translator" einen besonderen Platz für die Erkennung aller Sprachen der Welt, einschließlich der Balkansprachen, einnimmt, müssen viele Probleme in der ASR wie die Erkennung in la...
In den letzten Jahrzehnten gab es eine enorme Entwicklung von Paradigmen des maschinellen Lernens, die in der automatischen Spracherkennung (ASR) für die Hausautomatisierung (Smart Home), für die Weltraumforschung usw. eingesetzt werden. Obwohl kommerzielle Spracherkenner für bestimmte, genau definierte Anwendungen wie Diktat und Transkription verfügbar sind, wobei die Android-App "e-Dictate - Speech To Text & Translator" einen besonderen Platz für die Erkennung aller Sprachen der Welt, einschließlich der Balkansprachen, einnimmt, müssen viele Probleme in der ASR wie die Erkennung in lauten Umgebungen, die mehrsprachige Erkennung und die multimodale Erkennung noch gelöst werden. Dieses Buch bietet einen umfassenden Überblick über gängige Techniken des maschinellen Lernens (ML) wie künstliche neuronale Netze, Vektor-Support-Maschinen und Gaußsche Mischmodelle sowie versteckte Markov-Modelle, die in der ASR eingesetzt werden.
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