Un análisis experimental de arquitecturas de aprendizaje profundo para la mejora supervisada del habla
Autores: Nossier, Soha A.; Wall, Julie; Moniri, Mansour; Glackin, Cornelius; Cannings, Nigel
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2020
Acceso abierto
Artículo científico
2020
Un análisis experimental de arquitecturas de aprendizaje profundo para la mejora supervisada del habla
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Ingeniería Eléctrica y Electrónica
Palabras clave
Técnicas de aprendizaje profundo
Ruido de fondo
Percepción del habla
Redes neuronales profundas
Mejora del habla
Análisis comparativo
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 34
Citaciones: Sin citaciones
Investigaciones recientes en mejora del habla han demostrado que las técnicas de aprendizaje profundo son muy efectivas en la eliminación de ruido de fondo. Muchas redes neuronales profundas están siendo propuestas, mostrando resultados prometedores para mejorar la percepción general del habla.
Descripción
Investigaciones recientes en mejora del habla han demostrado que las técnicas de aprendizaje profundo son muy efectivas en la eliminación de ruido de fondo. Muchas redes neuronales profundas están siendo propuestas, mostrando resultados prometedores para mejorar la percepción general del habla.