Thông tin tài liệu
Thông tin siêu dữ liệu biểu ghi
| Trường DC | Giá trị | Ngôn ngữ |
|---|---|---|
| dc.contributor.advisor | Trần Thị Anh Xuân | - |
| dc.contributor.author | Đỗ Lê Ngọc Tân | - |
| dc.date.accessioned | 2025-04-03T10:31:09Z | - |
| dc.date.available | 2025-04-03T10:31:09Z | - |
| dc.date.issued | 2024 | - |
| dc.identifier.other | 000000352839 | - |
| dc.identifier.uri | http://dlib.hust.edu.vn/handle/HUST/26816 | - |
| dc.description.abstract | Tổng quan về các ứng dụng thực tế về xử lý tiếng nói. Sử dụng mô hình nhận dạng đầu cuối Conformer-CTC kết hợp khả năng biểu diễn ngữ cảnh dài hạn của Transformer và khả năng xử lý ngữ cảnh cục bộ của lớp CNN, giúp hệ thống nhận dạng tiếng nói một cách chính xác hơn, đặc biệt trong môi trường nhiễu. Sử dụng phương pháp học máy, với ngôn ngữ lập trình Python và thư viện Pytorch để xây dựng và huấn luyện mô hình. | - |
| dc.publisher | Trường đại học Bách Khoa Hà Nội | - |
| dc.subject | Nhận dạng tiếng nói | - |
| dc.subject.lcc | TK7895 | - |
| dc.title | Nâng cao chất lượng hệ thống nhận dạng tiếng nói | - |
| Trong bộ sưu tập: | Ths-Điện | |
Danh sách tệp tin đính kèm:
Khi sử dụng tài liệu trong thư viện số bạn đọc phải tuân thủ đầy đủ luật bản quyền.