Empleando el análisis de componentes principales robusto para la extracción de características de habla robustas al ruido en el reconocimiento automático de habla con la estructura de una red neuronal profunda
Autores: Hung, Jeih-weih; Lin, Jung-Shan; Wu, Po-Jen
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2018
Acceso abierto
Artículo científico
2018
Empleando el análisis de componentes principales robusto para la extracción de características de habla robustas al ruido en el reconocimiento automático de habla con la estructura de una red neuronal profunda
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Ingeniería de Sistemas
Palabras clave
Método propuesto
Resistente al ruido
RPCA
Reconocimiento de voz
Red neuronal profunda
Resultados de evaluación
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 18
Citaciones: Sin citaciones
En las últimas décadas, los investigadores se han centrado en desarrollar métodos robustos al ruido para compensar los efectos del ruido en los sistemas de reconocimiento automático del habla (ASR) y mejorar su rendimiento.
Descripción
En las últimas décadas, los investigadores se han centrado en desarrollar métodos robustos al ruido para compensar los efectos del ruido en los sistemas de reconocimiento automático del habla (ASR) y mejorar su rendimiento.