Reconnaissance vocale du réseau neuronal

1. Les réseaux de neurones peuvent-ils être utilisés pour la reconnaissance vocale?
2. Quel réseau neuronal est le meilleur pour la reconnaissance vocale?
3. Pourquoi les réseaux de neurones sont-ils utilisés pour la reconnaissance vocale?
4. Quel algorithme est utilisé pour la reconnaissance vocale?

Les réseaux de neurones peuvent-ils être utilisés pour la reconnaissance vocale?

Les réseaux de neurones sont très puissants pour la reconnaissance de la parole. Il existe différents réseaux pour ce processus. RNN, LSTM, le réseau neuronal profond et le HMM-LSTM hybride sont utilisés pour la reconnaissance vocale.

Quel réseau neuronal est le meilleur pour la reconnaissance vocale?

Le réseau neuronal convolutionnel (CNN) est appliqué en tant que réseaux de neurones profonds avancés pour classer chaque mot de notre ensemble de données regroupés en tant que tâche de classification multi-classes. Le réseau neuronal profond proposé a rendu 97.06% comme précision de classification des mots avec un échantillon de discours complètement inconnu.

Pourquoi les réseaux de neurones sont-ils utilisés pour la reconnaissance vocale?

Les réseaux de neurones fonctionnent très bien dans l'apprentissage de la probabilité des phonèmes à partir d'une entrée audio hautement parallèle, tandis que les modèles de Markov peuvent utiliser les probabilités d'observation des phonèmes que les réseaux de neurones fournissent pour produire la séquence ou le mot de phonème le plus probable.

Quel algorithme est utilisé pour la reconnaissance vocale?

Dans l'une des œuvres [10], la méthode de prétraitement de la parole a été envisagée à l'aide de l'algorithme VAD, qui prouve que cet algorithme améliore la performance de la reconnaissance vocale.