Beszélőinvariáns akusztikus modellek létrehozása mély neuronhálók ellenséges multi-taszk tanításával

Bár a mély neuronhálós technológia bevezetésével a beszédfelismerő rendszerek pontossága rengeteget javult, a környezeti tényezőkkel szembeni robusztusságuk növelése továbbra is az egyik legfontosabb kutatási terület. Cikkünkben egy nemrégiben javasolt eljárást, a neuronhálók ellenséges multi-taszk...

Teljes leírás

Elmentve itt :
Bibliográfiai részletek
Szerzők: Tóth László
Gosztolya Gábor
Testületi szerző: Magyar Számítógépes Nyelvészeti Konferencia (15.) (2019) (Szeged)
Dokumentumtípus: Könyv része
Megjelent: 2019
Sorozat:Magyar Számítógépes Nyelvészeti Konferencia 15
Kulcsszavak:Nyelvészet - számítógép alkalmazása
Online Access:http://acta.bibl.u-szeged.hu/59069
LEADER 02018naa a2200217 i 4500
001 acta59069
005 20260224081030.0
008 190703s2019 hu o 100 hun d
020 |a 978-963-315-393-2 
040 |a SZTE Egyetemi Kiadványok Repozitórium  |b hun 
041 |a hun 
100 1 |a Tóth László 
245 1 0 |a Beszélőinvariáns akusztikus modellek létrehozása mély neuronhálók ellenséges multi-taszk tanításával  |h [elektronikus dokumentum] /  |c  Tóth László 
260 |c 2019 
300 |a 3-11 
490 0 |a Magyar Számítógépes Nyelvészeti Konferencia  |v 15 
520 3 |a Bár a mély neuronhálós technológia bevezetésével a beszédfelismerő rendszerek pontossága rengeteget javult, a környezeti tényezőkkel szembeni robusztusságuk növelése továbbra is az egyik legfontosabb kutatási terület. Cikkünkben egy nemrégiben javasolt eljárást, a neuronhálók ellenséges multi-taszk tanítását próbáltuk bevetni a beszélő személyére való érzékenység csökkentésére. Ehhez olyan tanító adatbázisra van szükség, ami a szöveges átirat mellett a beszélő személyére vonatkozó annotációt is tartalmaz. Bár a kiindulási alapként szolgáló cikkhez képest jóval több beszélővel, valamint teljesen kapcsolt neuronháló helyett konvolúciós hálóval dolgoztunk, ennek ellenére minden konfigurációban konzisztens 2-3% körüli relatív hibacsökkenést kaptunk. A módszert beszélőklaszterezéssel kiterjesztve arra az esetre is adunk egy megoldási javaslatot, amikor nem áll rendelkezésre beszélőannotáció. A kezdeti eredmények bíztatóak, ebben a felügyelet nélküli esetben is hibacsökkenést mértünk, habár a felügyelt esethez képest szerényebb mértékűt. 
695 |a Nyelvészet - számítógép alkalmazása 
700 0 1 |a Gosztolya Gábor  |e aut 
710 |a Magyar Számítógépes Nyelvészeti Konferencia (15.) (2019) (Szeged) 
856 4 0 |u http://acta.bibl.u-szeged.hu/59069/1/msznykonf_015_003-011.pdf  |z Dokumentum-elérés