Pomenujte kroky v tréningovom softvéri na rozpoznávanie hlasu?

1. Zhromažďovanie údajov:

- Zhromaždite rôznorodú sadu zvukových nahrávok, ktoré obsahujú rôzne akcenty, tón, rýchlosť a prostredie na pozadí.

- Označte tieto nahrávky presnými prepismi, aby ste vytvorili označenú množinu údajov.

2. Extrakcia funkcií:

- Rozdeľte zvukové signály na krátke segmenty alebo snímky.

- Extrahujte prvky z každého rámca pomocou techník, ako sú Mel frekvenčné kepstrálne koeficienty (MFCC) alebo iné akustické prvky.

3. Modelový tréning:

- Vyberte algoritmus strojového učenia, ako sú skryté Markovove modely (HMM), neurónové siete (NN) alebo architektúry hlbokého učenia, ako sú hlboké neurónové siete (DNN).

- Tieto modely sa učia vzory z označeného súboru údajov, aby predpovedali zodpovedajúci prepis pre nové zvukové vstupy.

4. Optimalizácia modelu:

- Upravte parametre modelu, ako sú sieťové vrstvy, aktivačné funkcie a tréningové hyperparametre, aby ste optimalizovali presnosť a minimalizovali chyby.

5. Hodnotenie a testovanie:

- Vyhodnoťte výkon trénovaného modelu pomocou zadržaných testovacích údajov alebo techník krížovej validácie.

- Posúďte metriky, ako je miera chybovosti slov (WER), miera chybovosti znakov (CER) a ďalšie miery presnosti.

6. Iterácia a spresnenie:

- Analyzujte vzory chýb a náročné scenáre.

- Upravte tréningový súbor údajov, funkcie alebo architektúru modelu podľa potreby na zlepšenie výkonu.

7. Integrácia:

- Integrujte softvér na rozpoznávanie hlasu s požadovanou aplikáciou alebo platformou.

- Vytvorte používateľské rozhranie pre používateľov na interakciu so systémom rozpoznávania hlasu.

8. Údržba a aktualizácie:

- Pravidelne aktualizujte softvér o nové údaje, vylepšené modely a opravy chýb.

- Monitorujte výkon v reálnych scenároch a riešte všetky problémy alebo výzvy, ktoré sa vyskytnú.

• Predchádzajúca strana: Aký je rozdiel v kvalite zvuku s bezdrôtovými reproduktormi? 
• Ďalšia strana: Čo je to za nepríjemný zvuk každých pár sekúnd v iTunes?