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Automatische Optimierung von Audiosignalen für Transkription mit Evolutionären Algorithmen und Machine Learning



de

Éditeur :

Springer Vieweg


Paru le : 2026-02-02



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Louise Reader

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Description

In diesem Buch wird die Empfindlichkeit des Automatic Speech Recognition-Werkzeugs Whisper auf Störgeräusche untersucht. Hierbei werden unterschiedliche Geräuschtypen in verschiedenen Lautstärken untersucht. Es zeigte sich, dass einige Störgeräusche wie reines Rauschen oder Hintergrundgespräche einen höheren Einfluss auf die Transkript-Fehlerrate haben. Es wurde untersucht, ob mittels Machine Learning-Algorithmen und evolutionären Algorithmen eine Audioplugin-basierte Vorverarbeitung gefunden werden kann, welche die Transkriptgenauigkeit in Gegenwart von Störgeräuschen verbessert. Die Ergebnisse zeigen, dass mit den gewählten Methoden Verbesserungen für einzelne Störgeräusche erzielt werden konnten. Eine universelle Pluginkette zur Verbesserung der Transkriptgenauigkeit auf beliebigen Daten konnte jedoch nicht identifiziert werden.
Pages
102 pages
Collection
n.c
Parution
2026-02-02
Marque
Springer Vieweg
EAN papier
9783658500474
EAN PDF
9783658500481
Informations sur l'ebook
Nombre pages copiables
1
Nombre pages imprimables
10
Taille du fichier
5519 Ko
Ce livre est accessible aux handicaps Voir les informations sur l'accessibilité
Prix
54,22 €
EAN EPUB
9783658500481
Informations sur l'ebook
Nombre pages copiables
1
Nombre pages imprimables
10
Taille du fichier
10557 Ko
Ce livre est accessible aux handicaps Voir les informations sur l'accessibilité
Prix
54,22 €

Jakob Behnke hat seinen Master of Science in Informatik an der Universität zu Lübeck erfolgreich abgeschlossen. Während seines Studiums arbeitete er in der Arbeitsgruppe Ambient Computing am Institut für Telematik.

 

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