В этой серии статей по распознаванию речи мы рассмотрим основы, такие как фонетика, и модели машинного обучения, используемые для распознавания речи. Позже мы применим глубокое обучение к распознаванию речи. В первой статье мы понимаем основные принципы распознавания речи.
Как и в случае с любой проблемой машинного обучения (ML), первой проблемой будет извлечение признаков. Как будет извлечена и представлена голосовая информация?
Прежде чем разрабатывать модели распознавания речи, мы изучаем два алгоритма машинного обучения, которые часто используются при распознавании речи.
Теперь приступим к разработке акустической, лексической и языковой модели для распознавания речи.
В следующих двух статьях разрабатываются модели и методы расшифровки аудиозаписи.
Это потребует разработки государственной машины.
Далее мы подробно рассказываем, как обучаются эти модели.
Чтобы сделать обсуждение конкретным, мы будем использовать платформу Kaldi для демонстрации тренировочного процесса.
Наконец, мы перейдем в эру глубокого обучения и применим его технологию для решения проблемы распознавания речи.
Разное:
