Descubra como a inteligência artificial transforma ondas sonoras em texto.
O processamento de linguagem natural deu saltos gigantescos na última década, mas a capacidade de converter áudio em.
Antes de qualquer algoritmo poder analisar uma voz, o áudio precisa de ser convertido num formato que a máquina consiga.
Uma vez que o áudio está convertido em dados numéricos, entra em cena a arquitetura de machine learning para áudio.
Historicamente, o treino de modelos exigia enormes bases de dados anotadas manualmente, onde um humano escrevia.
Para que um modelo seja robusto, ele precisa de lidar com diferentes sotaques, ruídos de fundo e qualidade de microfone.
Para saber se a tecnologia está a melhorar, utilizamos métricas rigorosas: 1.
P: Como é que a IA lida com sotaques regionais ou gírias?
A aplicação de machine learning no processamento de áudio revolucionou a forma como documentamos reuniões, entrevistas.