Sprachverarbeitung

Fortschritte in der Mensch-Roboter-Kommunikation und -Interaktion

Fouad Sabry

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Eine Milliarde Sachkundig [German] img Link Publisher

Naturwissenschaften, Medizin, Informatik, Technik / Technik

Beschreibung

Sprachverarbeitung-Eine Einführung in die grundlegenden Konzepte der Sprachverarbeitung, die den Boden für tiefere Einblicke in die Rolle der Sprache in der Robotik bereitet


Neuronales Netzwerk (maschinelles Lernen)-Erforscht den Kern des maschinellen Lernens und wie neuronale Netzwerke auf Robotersysteme zur Entscheidungsfindung und zum Sprachverständnis angewendet werden


Spracherkennung-Erörtert Spracherkennungstechnologien und ihre Bedeutung, um Robotern das Interpretieren und Reagieren auf menschliche Sprache zu ermöglichen


Lineare prädiktive Kodierung-Bietet Einblicke in prädiktive Modellierungstechniken und ihre Anwendung zur Verbesserung der Genauigkeit der Sprachverarbeitung in der Robotik


Vektorquantisierung-Konzentriert sich auf Vektorquantisierungsmethoden und wie diese die Sprachdatenkomprimierung optimieren und so eine schnellere und effizientere Verarbeitung in Robotersystemen gewährleisten


Hidden-Markov-Modell-Erklärt, wie Hidden-Markov-Modelle zur Verarbeitung sequentieller Daten verwendet werden, was für Aufgaben wie Spracherkennung und Roboterbewegungen entscheidend ist


Unüberwachtes Lernen-Beschreibt unüberwachte Lerntechniken, mit denen Roboter aus unstrukturierten Daten lernen können, ohne dass eine beschriftete Eingabe erforderlich ist


Sofort trainierte neuronale Netzwerke-Untersucht das innovative Konzept von neuronalen Netzwerken, die spontan trainiert werden und Spracherkennungssysteme anpassungsfähiger und reaktionsfähiger machen


Boltzmann-Maschine-Stellt Boltzmann-Maschinen und ihre Anwendung im probabilistischen Lernen vor, wodurch die kognitiven Fähigkeiten von Robotern verbessert werden


Rekurrentes neuronales Netzwerk-Untersucht die Verwendung rekurrenter neuronaler Netzwerke zur Verarbeitung zeitlicher Daten, die für die Verarbeitung kontinuierlicher Spracheingaben und die Verbesserung der Roboter-Mensch-Interaktion entscheidend sind


Kanalzustandsinformationen-Bietet einen Überblick darüber, wie Kanalzustandsinformationen die Sprachübertragung und -erkennung in Robotersystemen beeinflussen und so eine klare Kommunikation gewährleisten


Langzeit-Kurzzeitgedächtnis-Bespricht Langzeit-Kurzzeitgedächtnisnetzwerke, einen Durchbruch beim Training von Robotern, komplexe Sprachdaten über einen längeren Zeitraum zu behalten und zu verarbeiten


Aktivierungsfunktion-Analysiert die Rolle von Aktivierungsfunktionen in neuronalen Netzwerken und wie sie Robotern helfen, Sprachdaten effizient zu verarbeiten


Aktivitätserkennung-Beschreibt, wie Aktivitätserkennungsmethoden es Robotern ermöglichen, menschliche Handlungen zu interpretieren, was für die Verbesserung von Interaktion und Autonomie von entscheidender Bedeutung ist


Zeitinhomogenes verstecktes Bernoulli-Modell-Erklärt das zeitinhomogene Bernoulli-Modell und seine Relevanz bei sequenziellen Lernaufgaben wie der Sprachverarbeitung


Entropieschätzung-Beschreibt im Detail, wie Entropieschätzungstechniken auf die Sprachverarbeitung in der Robotik angewendet werden, um sicherzustellen, dass die Systeme fundiertere Entscheidungen treffen


Arten künstlicher neuronaler Netzwerke-Bietet einen Überblick über verschiedene Arten neuronaler Netzwerke und ihre spezifischen Anwendungen in der Robotik und Sprachverarbeitung


Deep Learning-Erörtert Deep-Learning-Methoden und ihre Auswirkungen auf die Weiterentwicklung der Sprachverarbeitung, wodurch Robotersysteme intelligenter und reaktionsschneller werden


Yasuo Matsuyama-Würdigt die Beiträge von Yasuo Matsuyama, einem Pionier der Sprachverarbeitung und Robotik, dessen Arbeit weiterhin Innovationen inspiriert


Faltungsneuronales Netzwerk-Stellt Faltungsneuronale Netzwerke und ihre entscheidende Rolle bei der Spracherkennung und Robotersichtsystemen vor

Kundenbewertungen

Schlagwörter

Neuronales Netzwerk (Maschinelles Lernen), Sprachverarbeitung, Spracherkennung, Lineare prädiktive Kodierung, Unüberwachtes Lernen, Verstecktes Markov-Modell, Vektorquantisierung