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- É o aprendizado profundo usado para reconhecimento de fala?
- As redes neurais podem ser usadas para reconhecimento de fala?
- Quais são as técnicas de aprimoramento da fala?
- Podemos usar o RNN para reconhecimento de fala?
É o aprendizado profundo usado para reconhecimento de fala?
Na era da aprendizagem profunda, as redes neurais mostraram melhora significativa na tarefa de reconhecimento de fala. Vários métodos foram aplicados, como redes neurais convolucionais (CNNs), redes neurais recorrentes (RNNs), enquanto as redes de transformadores recentemente alcançaram ótimo desempenho.
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.
Quais são as técnicas de aprimoramento da fala?
Várias técnicas de aprimoramento da fala foram relatadas na literatura [32]. Eles incluem subtração espectral [33, 34, 41], filtragem de Wiener e Kalman [35], estimativa de MMSE [36], filtragem de pente [32], métodos de subespaço [37, 38] e compensação do espectro de fase [39, 40].
Podemos usar o RNN para reconhecimento de fala?
O RNN parece ser mais natural para o reconhecimento de fala do que o MLP porque permite a variabilidade no comprimento da entrada [17]. A motivação para a aplicação da rede neural recorrente a esse domínio é tirar proveito de sua capacidade de processar recursos espectrais de curto prazo, mas ainda responder a eventos temporais de longo prazo.
