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[pt] Este trabalho apresenta um estudo comparativo de três técnicas de melhoria das taxas de reconhecimento de voz em ambiente adverso, a saber: Normalização da Média Cepestral (CMN), Subtração Espectral e Regressão Linear no Sentido da Máxi
Autor:
JONATAS DOS SANTOS GROSMAN
[pt] Utilizar representações fornecidas por um grande modelo pré-treinado tornou-se a principal estratégia para alcançar o estado da arte nas mais variadas tarefas. Um grande modelo pré-treinado recentemente proposto, wav2vec 2.0, foi seminal p
[pt] Spoken Dialogue Systems (SDS s) são sistemas baseados em computadores desenvolvidos para fornecerem informações e realizar tarefas utilizando o diálogo como forma de interação. Eles são capazes de reconhecimento de voz, interpretação, g
[pt] Esta tese apresenta e examina contribuições inovadoras no front-end dos sistemas de reconhecimento automático de voz (RAV) para o realce e reconhecimento de voz em ambientes adversos. A primeira proposta consiste em aplicar um filtro de media
[pt] O crescente interesse por imitar o modelo que rege o processo cotidiano de comunicação humana através de maquinas tem se convertido em uma das áreas do conhecimento mais pesquisadas e de grande importância nas ultimas décadas. Esta área d
Autor:
JACK ALBERTO SILBERMAN
[pt] Esta dissertação propõe um exemplo prático de desenvolvimento e integração de um sistema robotizado que dispensa um operador com conhecimentos mais profundos em robótica. A interface com o usuário é amigável, tanto quanto possível. O
Autor:
JAN KRUEGER SIQUEIRA
[pt] Um dos maiores desafios na área de reconhecimento de voz contínua é desenvolver sistemas robustos ao ruído aditivo. Para isso, este trabalho analisa e testa três técnicas. A primeira delas é a extração de atributos do sinal de voz usand
[pt] Esta tese apresenta contribuições par a melhoria de sistemas de reconhecimento de voz contínua, utilizando Modelos de Markov Escondidos. A maioria dessas contribuições são específicas para aplicações que envolvem a língua portuguesa. I
Autor:
BİRTANE, Şermin
Publikováno v:
Türkiye Adalet Akademisi Dergisi; Jul2024, Vol. 14 Issue 59, p233-271, 39p
Autor:
Kabre, H.
Publikováno v:
Neural Networks for Signal Processing VII Proceedings of the 1997 IEEE Signal Processing Society Workshop; 1997, p607-616, 10p