BestMasters Automatische Optimierung von Audiosignalen für Transkription mit Evolutionären Algorithmen und Machine Learning

Name: BestMasters Automatische Optimierung von Audiosignalen für Transkription mit Evolutionären Algorithmen und Machine Learning
SKU: f716cca9c82fc107921b76807a930664
Price: 64.21 EUR
Availability: InStock

1/1

Afbeelding van BestMasters Automatische Optimierung von Audiosignalen für Transkription mit Evolutionären Algorithmen und Machine Learning

Bol

Prijzen vanaf

61,99

Uitgelicht

	64,21 61,99	Naar shop
VERGELIJK ALLE AANBIEDERS (1)

Beschrijving

Bol In diesem Buch wird die Empfindlichkeit des Automatic Speech Recognition-Werkzeugs Whisper auf Störgeräusche untersucht. In diesem Buch wird die Empfindlichkeit des Automatic Speech Recognition-Werkzeugs Whisper auf Störgeräusche untersucht. Hierbei werden unterschiedliche Geräuschtypen in verschiedenen Lautstärken untersucht. Es zeigte sich, dass einige Störgeräusche wie reines Rauschen oder Hintergrundgespräche einen höheren Einfluss auf die Transkript-Fehlerrate haben. Es wurde untersucht, ob mittels Machine Learning-Algorithmen und evolutionären Algorithmen eine Audioplugin-basierte Vorverarbeitung gefunden werden kann, welche die Transkriptgenauigkeit in Gegenwart von Störgeräuschen verbessert. Die Ergebnisse zeigen, dass mit den gewählten Methoden Verbesserungen für einzelne Störgeräusche erzielt werden konnten. Eine universelle Pluginkette zur Verbesserung der Transkriptgenauigkeit auf beliebigen Daten konnte jedoch nicht identifiziert werden.

Lees meer

Vergelijk aanbieders (1)

Sorteren op:

€ 64,21 € 61,99 Gratis verzending

Beschrijving (1)

In diesem Buch wird die Empfindlichkeit des Automatic Speech Recognition-Werkzeugs Whisper auf Störgeräusche untersucht. In diesem Buch wird die Empfindlichkeit des Automatic Speech Recognition-Werkzeugs Whisper auf Störgeräusche untersucht. Hierbei werden unterschiedliche Geräuschtypen in verschiedenen Lautstärken untersucht. Es zeigte sich, dass einige Störgeräusche wie reines Rauschen oder Hintergrundgespräche einen höheren Einfluss auf die Transkript-Fehlerrate haben. Es wurde untersucht, ob mittels Machine Learning-Algorithmen und evolutionären Algorithmen eine Audioplugin-basierte Vorverarbeitung gefunden werden kann, welche die Transkriptgenauigkeit in Gegenwart von Störgeräuschen verbessert. Die Ergebnisse zeigen, dass mit den gewählten Methoden Verbesserungen für einzelne Störgeräusche erzielt werden konnten. Eine universelle Pluginkette zur Verbesserung der Transkriptgenauigkeit auf beliebigen Daten konnte jedoch nicht identifiziert werden.

Lees meer