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Deep Learning-basierte Vorhersage der Sprachqualität

BuchGebunden
174 Seiten
Deutsch
Springererscheint am12.11.20241. Aufl. 2024
Dieses Buch zeigt, wie man die neuesten Methoden des maschinellen Lernens (Deep Learning) für die Vorhersage der Sprachqualität einsetzen kann.mehr

Produkt

KlappentextDieses Buch zeigt, wie man die neuesten Methoden des maschinellen Lernens (Deep Learning) für die Vorhersage der Sprachqualität einsetzen kann.
Details
ISBN/GTIN978-3-031-38586-5
ProduktartBuch
EinbandartGebunden
Verlag
Erscheinungsjahr2024
Erscheinungsdatum12.11.2024
Auflage1. Aufl. 2024
Seiten174 Seiten
SpracheDeutsch
IllustrationenXIV, 174 S. 59 Abb., 54 Abb. in Farbe.
Artikel-Nr.54115354

Inhalt/Kritik

Inhaltsverzeichnis
1.Einführung.- 2. Qualitätsbewertung der übertragenen Sprache - 3. Neuronale Netzwerkarchitekturen für die Vorhersage der Sprachqualität - 4. Doppelendige Sprachqualitätsvorhersage mit Siamesischen Netzen.- 5. Vorhersage von Sprachqualitätsdimensionen mit Multi-Task-Lernen - 6. Bias-Aware Loss für das Training aus mehreren Datensätzen.- 7. NISQA - Ein einseitiges Sprachqualitätsmodell.- 8. Schlussfolgerungen.- A. Datensatz-Zustandstabellen.- B. Dimensionshistogramme für Trainings- und Validierungsdatensätze.- Referenzen.mehr

Schlagworte

Autor

Gabriel Mittag erhielt seinen B.Sc. und M.Sc. in Elektrotechnik und Elektronik an der Technischen Universität Berlin. Während seines Masterstudiums verbrachte er zwei Semester an der RMIT University in Melbourne, Australien und beschäftigte sich vor allem mit biomedizinischer und Sprachsignalverarbeitung. Ab 2016 war er als wissenschaftlicher Mitarbeiter am Quality and Usability Lab der TU Berlin tätig und promovierte dort über die maschinelle lernbasierte Vorhersage von Sprachqualität. Im Mai 2021 begann Gabriel Mittag als Machine Learning Scientist bei Microsoft in Redmond, WA, USA.