Algorithmen zur Spracherkennung - www.jodadeveloping.com

Zur Erkennung von Sprache in Text und zur Verbesserung der Transkriptionsgenauigkeit werden verschiedene Algorithmen und Berechnungsmethoden eingesetzt. Nachstehend finden Sie kurze Erläuterungen zu einigen der am häufigsten verwendeten Methoden: Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP): NLP ist zwar nicht unbedingt ein spezifischer Algorithmus, der bei der Spracherkennung verwendet wird, aber es ist ein Bereich der künstlichen Intelligenz, der sich auf die Interaktion zwischen Menschen und Maschinen durch Sprache in Form von Sprache und Text konzentriert. Viele Mobilgeräte verfügen über eine Spracherkennung, um eine Sprachsuche durchzuführen (z. B. Siri) oder um das Schreiben von Textnachrichten zu erleichtern. Hidden-Markov-Modelle (HMM): Hidden-Markov-Modelle bauen auf dem Markov-Kettenmodell auf, das besagt, dass die Wahrscheinlichkeit eines bestimmten Zustands vom aktuellen Zustand abhängt, nicht von den vorherigen Zuständen. Während ein Markov-Kettenmodell für beobachtbare Ereignisse, wie z. B. Texteingaben, nützlich ist, ermöglichen uns Hidden-Markov-Modelle, versteckte Ereignisse, wie z. B. Part-of-Speech-Tags, in ein probabilistisches Modell einzubeziehen. Sie werden in der Spracherkennung als Sequenzmodelle verwendet, die jeder Einheit – d. h. Wörtern, Silben, Sätzen usw. – in der Sequenz Kennzeichnungen zuweisen. Diese Labels bilden eine Zuordnung zu den bereitgestellten Eingaben und ermöglichen es, die am besten geeignete Labelreihenfolge zu bestimmen. N-Gramme:Dies ist der einfachste Typ eines Sprachmodells (LM), das Sätzen oder Phrasen Wahrscheinlichkeiten zuweist. Ein N-Gramm ist eine Sequenz von N-Wörtern. Zum Beispiel ist „Bestelle die Pizza" ein Trigramm oder 3-Gramm und „Bitte bestelle die Pizza" ein 4-Gramm. Die Grammatik und die Wahrscheinlichkeit bestimmter Wortfolgen werden verwendet, um die Erkennung und Genauigkeit zu verbessern. Neuronale Netze: Neuronale Netze werden in erster Linie für Deep-Learning-Algorithmen eingesetzt und verarbeiten Trainingsdaten, indem sie die Vernetzung des menschlichen Gehirns durch Schichten von Knoten nachahmen. Jeder Knoten besteht aus Eingaben, Gewichten, einer Verzerrung (oder einem Schwellenwert) und einer Ausgabe. Wenn dieser Ausgangswert einen bestimmten Schwellenwert überschreitet, wird der Knoten „gezündet" oder aktiviert und die Daten werden an die nächste Schicht des Netzes weitergeleitet. Neuronale Netze lernen diese Abbildungsfunktion durch überwachtes Lernen und passen sich auf der Grundlage der Verlustfunktion durch den Prozess des Gradientenabstiegs an. Neuronale Netze sind zwar in der Regel genauer und können mehr Daten verarbeiten, doch geht dies zu Lasten der Leistungseffizienz, da sie im Vergleich zu herkömmlichen Sprachmodellen langsamer trainiert werden können. Sprecher-Diarisierung (SD): Sprecher-Diarisierungs-Algorithmen identifizieren und segmentieren Sprache nach Sprecheridentität. Dies hilft Programmen, einzelne Personen in einem Gespräch besser zu unterscheiden, und wird häufig in Call-Centern zur Unterscheidung von Kunden und Vertriebsmitarbeitern eingesetzt. #jodadeveloping #shortsvideo #Spracherkennung #Algorithmen #text #sprache