, dil modeli sözcük modelleri bir araya çekimi tarafından inşa edilmiştir ve tüm İngilizce konuşma muazzam bir temsil derlenmiş olur, diyelim ve bu hale veri öğrenilen alır ve bazı akustik gelir ve sadece dedi ne var benim en iyi tahmin olduğunu öğrenmek için gerektiğinde tanır veya arama modeli. Eğer hesap aksan ve lehçeleri konuşma tanıyıcıları tasarımı içine almak nasıl
?
almak veri tabanlı yaklaşım tür verilen temel şeylerden biri, çok büyük, geniş eğitim setleri için deneyin. Biz büyük miktarda veri vb, aksan her türlü insanların her türlü gelen şeyler her türlü söyleyerek, vb ve var ve gelecek ne olursa olsun en önemli şey sizin eğitim setinde iyi kapsama sahip olmaktır . ve sadece teşekkür bana - - Biz Brooklyn aksan yeterli örneklerini var ama biz Brooklyn aksan ile insanlar bizim sisteme konuşmak ne zaman biz iyi bir iş yapmak bizim sistemlerine gibi konuştum Brooklyn gelen insanlar var . Bazen telaffuz Yeterince kökten farklı, ABD ingilizce karşı İngiltere İngilizce, biz ayrı bir model ya da kısmen harmanlanmış bir model, ya da her neyse inşa edebilir diyelim. Bu araştırma alanı tür. Büyük bir model ya da aralarında herhangi bir uzlaşma içine her şeyi birleştirmek karşı biz ayrı modeller oluşturmak gerekir? Bu varyasyon büyük zorluklardan biri, daha zor hale alanda büyük zorluklar bir dizi biridir. İyi eğitim setleri alarak meydana Bütün bu şeyler geniş kapsama sahip eğitim setleri varken biz o başa yollarından biridir. Hesaplama dilbilimci ve bir konuşma teknolog arasındaki fark nedir Vay. Sınırları gerçekten bulanık çünkü o, iyi bir soru. Ben bu gün, yani, biz yan tüm iş yan ve benzeri şeyler. Yirmi ya da 30 yıl önce, sıralama iki kampları vardı. Açık
?
