La reconnaissance de la parole à l'aide d'un réseau neuronal à convolution est utilisée pour reconnaître les mots, les numériser et analyser le son. Il entraîne un modèle d'apprentissage profond qui détecte la présence de commandes vocales dans l'audio. Il est mis en oeuvre en utilisant MATLAB. Il utilise un réseau neuronal à convolution pour former un modèle. Le modèle a été formé pour les commandes et le bruit de fond. Le modèle entraîné a obtenu une précision de 96,34 % lors du test des données. Définissez le niveau de traitement audio et le niveau d'identification...
La reconnaissance de la parole à l'aide d'un réseau neuronal à convolution est utilisée pour reconnaître les mots, les numériser et analyser le ...
Die Spracherkennung mit Hilfe eines neuronalen Faltungsnetzwerks wird verwendet, um die Wörter zu erkennen, sie zu digitalisieren und den Ton zu analysieren. Es trainiert ein Deep-Learning-Modell, das das Vorhandensein von Sprachbefehlen im Audio erkennt und mit MATLAB implementiert wird. Es verwendet ein neuronales Faltungsnetzwerk, um ein Modell zu trainieren. Das Modell wurde für Befehle und Hintergrundgeräusche trainiert. Das trainierte Modell erhielt beim Testen der Daten eine Genauigkeit von 96,34 %. Definieren Sie den Pegel für die Audioverarbeitung und den Pegel der Erkennung in...
Die Spracherkennung mit Hilfe eines neuronalen Faltungsnetzwerks wird verwendet, um die Wörter zu erkennen, sie zu digitalisieren und den Ton zu anal...
