Howtosignalprocessing
- Co to jest w rozpoznawaniu mowy?
- Czy sieci neuronowe można wykorzystać do rozpoznawania mowy?
- Jaka jest rola głębokiej sieci neuronowej w ulepszaniu mowy?
- Jakie są techniki zwiększania mowy?
Co to jest w rozpoznawaniu mowy?
Głębokie sieci neuronowe (DNN) odniosły niezwykły sukces w rozpoznawaniu mowy, częściowo przypisywany elastyczności modeli DNN w uczeniu się złożonych wzorców sygnałów mowy.
Czy sieci neuronowe można wykorzystać do rozpoznawania mowy?
Sztuczne sieci neuronowe (ANN) stały się techniką modelowania akustycznego głównego nurtu dla dużych słownictwa automatycznego rozpoznawania mowy (ASR).
Jaka jest rola głębokiej sieci neuronowej w ulepszaniu mowy?
DNN odgrywa główną rolę w ulepszaniu mowy, tworząc model z dużą ilością danych treningowych, a wydajność ulepszonej mowy jest oceniana za pomocą określonych wskaźników wydajności. Treść może podlegać prawom autorskim. Oceniono za pomocą niektórych wskaźników wydajności.
Jakie są techniki zwiększania mowy?
W literaturze opisano szereg technik wzmocnienia mowy [32]. Obejmują one odejmowanie widmowe [33, 34, 41], filtrowanie Wienera i Kalmana [35], oszacowanie MMSE [36], filtrowanie grzebienia [32], metody podprzestrzeni [37, 38] oraz kompensację widma fazowego [39, 40].
