Automatic Speech Recognition and Translation for Low Resource Languages /
Contiene: 1) Modelo híbrido de aprendizaje profundo para la conversión de emociones en lengua tamil; 2) Sistema de reconocimiento automático del habla de extremo a extremo basado en la atención para personas vulnerables en tamil; 3) Identificación de dialectos del tamil basada en el habla; 4) Identi...
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| 第一著者: | |
|---|---|
| フォーマット: | 図書 |
| 言語: | 英語 |
| 出版事項: |
Hoboken, EUA :
Wiley,
2024, c2024
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| 主題: | |
| オンライン･アクセス: | Ver documento en línea |
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MARC
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| 100 | |a Kumar, L. Ashok |e (edición) | ||
| 245 | 1 | 0 | |a Automatic Speech Recognition and Translation for Low Resource Languages / |c Ed. de L.A. Kumar. |
| 264 | 4 | |a Hoboken, EUA : |b Wiley, |c 2024, c2024 | |
| 264 | 2 | |a Hoboken, EUA : |b Wiley [distribución], |c 2025 | |
| 300 | |a 1 libro electrónico en línea (XXIV, 468 p.) | ||
| 300 | |a 1 recurso en línea | ||
| 336 | |a datos para computadora |b cod |2 rdacontenido | ||
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| 338 | |a recurso en línea |b cr |2 rdasoporte | ||
| 506 | 0 | |a Licencias ilimitadas | |
| 520 | |a Contiene: 1) Modelo híbrido de aprendizaje profundo para la conversión de emociones en lengua tamil; 2) Sistema de reconocimiento automático del habla de extremo a extremo basado en la atención para personas vulnerables en tamil; 3) Identificación de dialectos del tamil basada en el habla; 4) Identificación de idiomas mediante técnicas de eliminación de ruido en el habla; 5) Modelos de reconocimiento de voz autosupervisados basados en la adaptación de dominios para destinos con pocos recursos; 6) Modelos ASR: desde los modelos estadísticos convencionales hasta los transformadores y el aprendizaje por transferencia; 7) Segmentación morfológica a nivel silábico de palabras en kannada y tulu; 8) Nuevo modelo robusto de reconocimiento automático del habla basado en el aprendizaje profundo y de traducción automática para el tamil y el gujarati; 9) Métodos de comparación forense de voces para idiomas con pocos recursos; 10) Corpus para lenguas con escasos recursos: habla en Badaga; 11) Superar la barrera lingüística: un conversor de imagen a texto basado en el aprendizaje profundo para el tamil antiguo con interfaz web; 12) Clonación de voz para lenguas con pocos recursos: análisis de las perspectivas para el tamil; 13) Modelo de reconocimiento automático del habla (ASR) multilingüe basado en transformadores para lenguas dravídicas; 14) Detección de idiomas basada en el audio para las lenguas de la India; 15) Estrategias para la creación de corpus en lenguas con escasos recursos: reflexiones desde Nepal; 16) Traducción automática neuronal profunda (DNMT): traducción del inglés a lenguas indias basada en una arquitectura híbrida de aprendizaje profundo; 17) Reconocimiento de voz basado en el aprendizaje multivista para lenguas con pocos recursos; 18) Reconocimiento automático del habla basado en aprendizaje profundo mejorado. | ||
| 521 | |a Wiley 2026 EEnlace Departamento de Electrónica, Sistemas e Informática | ||
| 649 | |a XX | ||
| 650 | |a Aprendizaje Automático (Inteligencia Artificial) | ||
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| 650 | |a Traducción e Interpretación - |x Aspectos Tecnológicos - |x Tema Principal | ||
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