Reconhecimento de voz da rede neural

1. As redes neurais podem ser usadas para reconhecimento de fala?
2. Qual rede neural é melhor para reconhecimento de fala?
3. Por que as redes neurais são usadas para reconhecimento de fala?
4. Qual algoritmo é usado para reconhecimento de voz?

As redes neurais podem ser usadas para reconhecimento de fala?

As redes neurais são muito poderosas para o reconhecimento da fala. Existem várias redes para este processo. RNN, LSTM, Rede Neural Profunda e HMM-LSTM híbrido são usados ​​para reconhecimento de fala.

Qual rede neural é melhor para reconhecimento de fala?

A Rede Neural Convolucional (CNN) é aplicada como redes neurais profundas avançadas para classificar cada palavra do nosso conjunto de dados agrupados como uma tarefa de classificação de várias classes. A rede neural profunda proposta retornou 97.06% como precisão de classificação de palavras com uma amostra de fala completamente desconhecida.

Por que as redes neurais são usadas para reconhecimento de fala?

As redes neurais têm um desempenho muito bom no aprendizado de probabilidade de fonema de entrada de áudio altamente paralelo, enquanto os modelos de Markov podem usar as probabilidades de observação do fonema que as redes neurais fornecem para produzir a sequência ou palavra mais provável.

Qual algoritmo é usado para reconhecimento de voz?

Em um dos trabalhos [10], o método de pré-processamento da fala foi considerado usando o algoritmo VAD, o que prova que esse algoritmo melhora o desempenho do reconhecimento de fala.