Como você pode usar tendências algorítmicas para melhorar o reconhecimento de fala?

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O reconhecimento de fala é a capacidade de um sistema de computador de compreender e processar a linguagem falada. É uma tarefa complexa e desafiadora que requer algoritmos e modelos sofisticados para lidar com vários fatores, como ruído, sotaques, dialetos e contexto. Neste artigo, você aprenderá como algumas das últimas tendências algorítmicas podem ajudá-lo a melhorar o desempenho e a precisão do reconhecimento de fala.

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Santosh Das

PhD Researcher at SWAN LAB IIT KGP || Assistant Professor at OmDayal College of Engineering & Architecture || Member…

1 Aprendizagem profunda

Uma das tendências algorítmicas mais significativas no reconhecimento de fala é o uso do deep learning, que é um ramo da inteligência artificial que envolve o aprendizado de grandes quantidades de dados usando várias camadas de redes neurais. O aprendizado profundo pode capturar padrões e recursos complexos e não lineares de sinais de fala, como altura, tom e emoção. Ele também pode reduzir a necessidade de engenharia de recursos manuais e conhecimento de domínio, o que pode simplificar o processo de desenvolvimento e melhorar a escalabilidade. Algumas das arquiteturas comuns de aprendizagem profunda usadas para reconhecimento de fala são redes neurais recorrentes (RNNs), redes neurais convolucionais (CNNs)e modelos baseados em atenção.

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Santosh Das

PhD Researcher at SWAN LAB IIT KGP || Assistant Professor at OmDayal College of Engineering & Architecture || Member IEEE || Member ACM || Mentor|| Reviewer
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Using deep learning models to learn complex and nonlinear mappings between speech and text. Deep learning models are composed of multiple layers of artificial neurons that can extract high-level features from raw audio signals. Some popular deep learning models for speech recognition are recurrent neural networks (RNNs), convolutional neural networks (CNNs), long short-term memory (LSTM) networks, and transformers

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Satya Sworoop Dash

Member of Technical Staff | AI/ML | LLM | RAG | LlamaIndex | GCP | LLMOps | Prompt Engineering | Python | C++ | DSA | US Healthcare
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• Deep Learning: Use neural networks (RNNs, CNNs) for complex speech patterns. • NLP Techniques: Apply NLP for better context understanding. • Transfer Learning: Employ pre-trained models for improved accuracy. • Data Augmentation: Create diverse training sets with synthetic speech data. • End-to-End Models: Transition to streamlined end-to-end processing. • Noise Suppression: Implement algorithms to reduce background noise. • Real-time Processing: Optimize for swift, real-time speech recognition.

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2 Modelos de ponta a ponta

Outra tendência algorítmica no reconhecimento de fala é a mudança de modelos tradicionais baseados em pipeline para modelos de ponta a ponta, que podem mapear diretamente sinais de fala para texto sem etapas intermediárias, como modelagem acústica, modelagem de linguagem e decodificação. Modelos de ponta a ponta podem reduzir a complexidade e a propagação de erros do pipeline, bem como a dependência de recursos externos, como léxicos e gramáticas. Eles também podem aproveitar mais dados e informações de contexto para melhorar a qualidade do reconhecimento. Alguns dos modelos end-to-end populares para reconhecimento de fala são modelos sequência a sequência, classificação temporal conexionista (CTC) modelos e modelos de transformadores.

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3 Aprendizagem auto-supervisionada

Uma terceira tendência algorítmica no reconhecimento de fala é a adoção da aprendizagem auto-supervisionada, que é uma forma de aprendizagem não supervisionada que usa os próprios dados para gerar rótulos ou objetivos para o treinamento. O aprendizado auto-supervisionado pode ajudar a superar as limitações do aprendizado supervisionado, que requer muitos dados rotulados que são caros e demorados para coletar e anotar. O aprendizado auto-supervisionado pode explorar os abundantes e diversos dados não rotulados disponíveis para a fala, como audiolivros, podcasts e vídeos, para aprender representações e conhecimentos úteis que podem melhorar o desempenho no reconhecimento de fala. Alguns dos métodos utilizados para a aprendizagem auto-supervisionada no reconhecimento de fala são a aprendizagem contrastiva, a predição mascarada e o clustering.

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Alina K.
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Self-supervised learning is a great way for speech recognition systems to make use of the huge amounts of unlabeled audio data available online. It allows the system to learn useful patterns and structures from raw audio waves without needing human-written transcripts. Techniques like contrastive learning and masked prediction allow the system to detect the important features that distinguish speech from background noise. This helps it learn representations of sounds that it can then use to recognize words. After learning these representations from unlabeled data in a self-supervised way, the system can then fine-tune on a smaller set of labeled examples. This boosts its performance over just training on the labeled data alone.

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4 Integração multimodal

Uma quarta tendência algorítmica no reconhecimento de fala é a integração de informações multimodais, como pistas visuais, textuais e acústicas, para melhorar a compreensão e interpretação da fala. A integração multimodal pode ajudar a lidar com a ambiguidade e variabilidade da fala, bem como a influência da identidade, emoção e intenção do falante. Também pode permitir uma comunicação mais natural e interativa entre humanos e máquinas, como em agentes de conversação, assistentes inteligentes e robôs sociais. Algumas das técnicas utilizadas para integração multimodal no reconhecimento de fala são fusão multimodal, atenção multimodal e tradução multimodal.

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5 Aprendizagem federada

Uma quinta tendência algorítmica no reconhecimento de fala é o uso da aprendizagem federada, que é um paradigma de aprendizagem distribuída que permite que vários dispositivos ou clientes treinem colaborativamente um modelo compartilhado sem trocar seus dados brutos. O aprendizado federado pode ajudar a resolver os problemas de privacidade e segurança dos dados de fala, que podem conter informações confidenciais e pessoais. Também pode alavancar a diversidade e riqueza dos dados gerados por diferentes usuários e cenários, o que pode melhorar a generalização e robustez do modelo de reconhecimento de fala. Alguns dos desafios e oportunidades da aprendizagem federada em reconhecimento de fala são eficiência da comunicação, heterogeneidade, personalização e agregação.

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Alina K.
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In a nutshell, Federated learning works for speech recognition in the following way: 📌 A basic speech recognition model is created by the developer and placed on many users' devices like phones. 📌 When the devices are idle, they use their processors to privately train the model on examples from the user's own voice recordings and interactions. 📌 The devices calculate changes to the model to improve accuracy without sharing the actual voice data. 📌 Periodically, the devices send these model updates to the developer's server rather than the raw voice recordings. 📌 The server aggregates all the updates to create an improved shared model that incorporates learnings from many diverse devices.

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