Rozpoznawanie głosu sieci neuronowej

1. Czy sieci neuronowe można wykorzystać do rozpoznawania mowy?
2. Która sieć neuronowa jest najlepsza do rozpoznawania mowy?
3. Dlaczego sieci neuronowe są wykorzystywane do rozpoznawania mowy?
4. Który algorytm jest używany do rozpoznawania głosu?

Czy sieci neuronowe można wykorzystać do rozpoznawania mowy?

Sieci neuronowe są bardzo potężne do uznania mowy. Istnieją różne sieci tego procesu. RNN, LSTM, głęboka sieć neuronowa i hybrydowa HMM-LSTM są używane do rozpoznawania mowy.

Która sieć neuronowa jest najlepsza do rozpoznawania mowy?

Convolutional Neural Network (CNN) jest stosowana jako zaawansowane głębokie sieci neuronowe do klasyfikowania każdego słowa z naszego zestawu danych jako zadanie klasyfikacji wieloklasowej. Proponowana głęboka sieć neuronowa zwróciła 97.06% jako dokładność klasyfikacji słów z całkowicie nieznaną próbką mowy.

Dlaczego sieci neuronowe są wykorzystywane do rozpoznawania mowy?

Sieci neuronowe działają bardzo dobrze w nauce prawdopodobieństwa fonemu z wysoce równoległych wejściowych audio, podczas gdy modele Markowa mogą wykorzystywać prawdopodobieństwa obserwacji fonemów, które sieci neuronowe zapewniają do tworzenia najbardziej prawdopodobnej sekwencji fonem.

Który algorytm jest używany do rozpoznawania głosu?

W jednym z prac [10] metoda wstępnego przetwarzania mowy została rozważona przy użyciu algorytmu VAD, co dowodzi, że ten algorytm poprawia wydajność rozpoznawania mowy.