Paradigmes d'apprentissage automatique pour la reconnaissance de la parole
Approche de différents modèles d'apprentissage automatique dans la reconnaissance vocale automatique des langues balkaniques
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Au cours des dernières décennies, on a assisté à un développement considérable des paradigmes d'apprentissage automatique utilisés dans la reconnaissance vocale automatique (RVA) pour la domotique (maison intelligente), l'exploration spatiale, etc. Bien que des logiciels commerciaux de reconnaissance vocale soient disponibles pour certaines applications bien définies telles que la dictée et la transcription, où l'application Android "e-Dictate - Speech To Text & Translator" occupe une place particulière pour la reconnaissance de toutes les langues du monde, y compris les langues des...
Au cours des dernières décennies, on a assisté à un développement considérable des paradigmes d'apprentissage automatique utilisés dans la reconnaissance vocale automatique (RVA) pour la domotique (maison intelligente), l'exploration spatiale, etc. Bien que des logiciels commerciaux de reconnaissance vocale soient disponibles pour certaines applications bien définies telles que la dictée et la transcription, où l'application Android "e-Dictate - Speech To Text & Translator" occupe une place particulière pour la reconnaissance de toutes les langues du monde, y compris les langues des Balkans, de nombreux problèmes de RVA tels que la reconnaissance dans les environnements bruyants, la reconnaissance multilingue et la reconnaissance multimodale n'ont pas encore été résolus. Ce livre fournit une vue d'ensemble complète des techniques d'apprentissage automatique (ML) courantes telles que les réseaux neuronaux artificiels, les machines à support vectoriel et les modèles de mélange gaussien, ainsi que les modèles de Markov cachés présentés dans la RAS.
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