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- ¿Qué es el aprendizaje profundo en el reconocimiento de voz??
- ¿El reconocimiento de voz utiliza el aprendizaje profundo??
- ¿Cuáles son las cuatro formas diferentes de realizar el reconocimiento de altavoces??
- ¿Qué es la diarización de audio??
¿Qué es el aprendizaje profundo en el reconocimiento de voz??
Aprendizaje profundo en el libro de producción 📘 Los humanos se comunican preferiblemente a través del habla utilizando el mismo idioma. El reconocimiento de voz puede definirse como la capacidad de comprender las palabras habladas de la persona que habla. El reconocimiento automático de voz (ASR) se refiere a la tarea de reconocer el discurso humano y traducirlo en texto.
¿El reconocimiento de voz utiliza el aprendizaje profundo??
Los algoritmos de reconocimiento de voz se pueden implementar de manera tradicional utilizando algoritmos estadísticos o utilizando técnicas de aprendizaje profundo como redes neuronales para convertir el habla en texto.
¿Cuáles son las cuatro formas diferentes de realizar el reconocimiento de altavoces??
El reconocimiento de altavoces es un problema de reconocimiento de patrones. Las diversas tecnologías utilizadas para procesar y almacenar impresiones de voz incluyen estimación de frecuencia, modelos ocultos de Markov, modelos de mezclas gaussianas, algoritmos de coincidencia de patrones, redes neuronales, representación de matrices, cuantificación de vectores y árboles de decisión.
¿Qué es la diarización de audio??
La diarización del altavoz (o diarización) es el proceso de división de un flujo de audio que contiene el habla humana en segmentos homogéneos de acuerdo con la identidad de cada altavoz.
