Modele de parole puternice

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Notez que la variance de la précision de validation est assez élevée, à la fois parce que la précision est une métrique à variance élevée et parce que nous utilisons uniquement des échantillons de validation 800. Une bonne stratégie de validation dans de tels cas serait de faire k-Fold cross-validation, mais cela nécessiterait la formation k modèles pour chaque cycle d`évaluation. Les modèles en série de la production vocale présentent le processus sous la forme d`une série d`étapes ou de modules séquentiels, avec des stades antérieurs comprenant les grandes unités (c.-à-d. phrases et phrases), et plus tard, comprenant leurs constituants de plus petite unité (c.-à-d. distincts des caractéristiques telles que le vogivrage, les phonèmes, les morphèmes, les syllabes). Tacit dans ces modèles est que les étapes sont indépendantes les unes des autres et qu`il y a un flux unidirectionnel de l`information. Cela signifie que dans ces modèles il n`y a pas de possibilité de rétroaction pour le système. Les modèles suivants sont présentés dans l`ordre dans lequel ils ont évolué. Mais ce qui est plus, les modèles d`apprentissage profond sont par nature hautement repurposable: vous pouvez prendre, disons, une classification d`image ou un modèle de synthèse vocale formés sur un jeu de données à grande échelle, puis le réutiliser sur un problème sensiblement différent avec seulement des changements mineurs, comme nous le verrons dans ce poste. Plus précisément dans le cas de la vision par ordinateur, de nombreux modèles pré-formés (généralement formés sur le jeu de données ImageNet) sont maintenant accessibles au public pour téléchargement et peuvent être utilisés pour amorcer des modèles de vision puissants à partir de très peu de données. DIVA (directions dans les vélocités des articulateurs) est un modèle de réseau neuronal d`acquisition de compétences de la parole moteur et la production de la parole.

Dans les simulations informatiques, le modèle apprend à contrôler les mouvements d`un appareil vocal simulé par ordinateur afin de produire des sons vocaux. Les mappages neuronaux du modèle sont réglés au cours d`une phase de babillage dans laquelle les retours auditifs des sons de la parole auto-générés sont utilisés pour apprendre la relation entre les actions motrices et leurs conséquences acoustiques et somatosensorielles. Après l`apprentissage, le modèle peut produire des combinaisons arbitraires de sons de la parole, même en présence de contraintes sur les articulateurs. Ils ne sont pas, cependant, des modèles-loin de là. Pour la plupart, ils sont décrits comme des agresseurs plutôt que des utilisateurs de pouvoir. Ils le prennent illégitimement, d`une manière qui mène au chaos, à la fracture de l`État, à la mort et à la destruction.

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