¿Cuál modelo de IA gana en Telecom Talk? Comparación de sistemas de reconocimiento de voz en texto para telecomunicaciones en Turquía.

Resumen

Explore investigaciones de vanguardia que comparan los modelos de reconocimiento de voz a texto Wav2Vec2, Whisper, TDNN y LSTM para aplicaciones de telecomunicaciones en turco, revelando cuál tiene el mejor desempeño con jerga técnica.

Programa de estudio

• Introducción al curso
Visión general de los objetivos del curso
Importancia de los sistemas de reconocimiento de voz en telecomunicaciones
• Introducción a los modelos de IA en Reconocimiento de Voz
Visión general de Wav2Vec2, Whisper, TDNN y LSTM
Metodologías de análisis comparativo
• El idioma turco en aplicaciones de Reconocimiento de Voz
Desafíos únicos del idioma turco
Manejo del lenguaje técnico en telecomunicaciones
• Wav2Vec2 para Reconocimiento de Voz
Arquitectura y mecánica
Fortalezas y limitaciones en aplicaciones turcas
• Sistema Whisper ASR
Análisis detallado y arquitectura
Rendimiento comparativo en lenguaje técnico de telecomunicaciones
• TDNN en la Conversión de Voz a Texto
Perspectivas técnicas y diseño
Eficacia con términos técnicos
• Modelos LSTM para reconocimiento de voz
Comprensión de la arquitectura LSTM
Rendimiento y adaptabilidad en turco
• Análisis Comparativo de Modelos
Metodologías de evaluación comparativa
Discusión sobre métricas de rendimiento
• Conjunto de Datos y Preprocesamiento
Visión general de los conjuntos de datos utilizados
Técnicas de preprocesamiento para telecomunicaciones
• Lenguaje Técnico y Rendimiento de Modelos
Cómo cada modelo maneja el lenguaje técnico específico de la industria
Estudios de caso y aplicaciones en el mundo real
• Evaluación y Métricas
Herramientas para evaluar la precisión del reconocimiento de voz
Métricas específicas para el habla en telecomunicaciones turcas
• Conclusión y Direcciones Futuras
Resumen de los hallazgos
Posibles mejoras futuras en los modelos
• Sesión Práctica
Ejercicios prácticos con implementación de modelos
Pruebas en tiempo real y análisis de errores
• Proyecto Final
Proyecto comparativo involucrando los modelos
Presentación y discusión de los hallazgos
• Recursos Adicionales y Lecturas
Artículos y documentos sugeridos
Recursos en línea para continuar aprendiendo

Asignaturas

Ciencias de la Computación