Reconnaissance des conférenciers basée sur l'apprentissage en profondeur un aperçu

1. Qu'est-ce que l'apprentissage en profondeur dans la reconnaissance vocale?
2. La reconnaissance vocale utilise-t-elle l'apprentissage en profondeur?
3. Quelles sont les quatre façons différentes d'effectuer la reconnaissance des conférenciers?
4. Qu'est-ce que la diarisation audio?

Qu'est-ce que l'apprentissage en profondeur dans la reconnaissance vocale?

Deep Learning in Production Book 📘 Les humains communiquent de préférence par la parole en utilisant la même langue. La reconnaissance de la parole peut être définie comme la capacité de comprendre les paroles prononcées de la personne qui parle. La reconnaissance automatique de la parole (ASR) fait référence à la tâche de reconnaître la parole humaine et de la traduire en texte.

La reconnaissance vocale utilise-t-elle l'apprentissage en profondeur?

Les algorithmes de reconnaissance vocale peuvent être mis en œuvre de manière traditionnelle en utilisant des algorithmes statistiques ou en utilisant des techniques d'apprentissage en profondeur telles que les réseaux de neurones pour convertir la parole en texte.

Quelles sont les quatre façons différentes d'effectuer la reconnaissance des conférenciers?

La reconnaissance des conférenciers est un problème de reconnaissance de modèle. Les différentes technologies utilisées pour traiter et stocker les impressions vocales incluent l'estimation de la fréquence, les modèles de Markov cachés, les modèles de mélange gaussien, les algorithmes de correspondance de motifs, les réseaux de neurones, la représentation matricielle, la quantification vectorielle et les arbres de décision.

Qu'est-ce que la diarisation audio?

La diarité (ou la diarisation) du locuteur est le processus de partitionnement d'un flux audio contenant une parole humaine dans des segments homogènes selon l'identité de chaque locuteur.