檢索結果：共6筆資料 檢索策略： "語音辨識".ckeyword (精準) and ckeyword.raw="深度學習"
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自動語音辨識模型（Automatic speech recognition, ASR）的目的是將語音訊號轉換為對應的文字，其對聲學的特徵和文字的前後文意有著很強的學習能力才能夠整合語音與文字兩個模態…
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針對中文醫療語音辨識技術，本論文從資料為中心的觀點 (data centric)，按 照機器學習的開發與佈署 (MLOps) 的流程進行研究。首先是資料集的淨化：校 正先前誤標示的文本 ChiMeS…
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本論文介紹了多個膾炙人口的端到端語音辨識模型，從一開始出現的Connectionist Temporal Classification（CTC）模型、Recurrent Neural Network…
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醫護專業人員花費大量精力和時間在文書處理上，用以紀錄患者的資訊。醫療語音辨識有助於醫療專業人員進行病歷登載、巡房記錄、診斷追蹤等。隨著深度學習的迅速發展，語音識別已取得了巨大進步，而深度學習將端對端…
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自動語音辨識 (ASR，Automatic Speech Recognition) 技術於醫護情境中的應用將有助於醫師及護理人員快速進行病患診斷紀錄、病例紀錄、以及術後照護與巡房紀錄等。然而，以往語…
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唇語辨識又稱為視覺語音辨識，目的是要從無聲的影片中僅僅透過觀察人類嘴唇的運動來預測出正在說的句子或單字。近幾年裡，深度學習的快速發展以及大規模唇語辨識資料集的出現，已經讓唇語辨識有了一些令人矚目的進…