🔥Выпуск #58🔥

❗️ Тема : Нейросеть

🤔 Как нейросети помогают в распознавании речи

👉 Распознавание речи - это процесс преобразования звукового сигнала, содержащего человеческую речь, в текстовый формат.

Это сложная задача, которая требует учета различных факторов, таких как акцент, скорость, интонация, шум, диалект и т.д.

👉 Традиционные методы распознавания речи основывались на использовании правил, шаблонов и статистических моделей, которые требовали большого количества ручной работы и экспертных знаний.

Однако, с развитием нейронных сетей, появилась возможность обучать модели распознавания речи на больших объемах данных, не полагаясь на предварительную обработку или предположения о структуре речи.

👉 Существует несколько типов нейронных сетей, которые используются для распознавания речи, таких как сверточные нейронные сети (CNN), рекуррентные нейронные сети (RNN), долгосрочная память (LSTM), внимание (Attention) и трансформеры (Transformer).

Каждый из этих типов имеет свои преимущества и недостатки, и часто комбинируются для достижения лучших результатов.

😜 Вторая часть в следующем выпуске