Deep Learning-basierte Vorhersage der Sprachqualitaet

1.Einfuehrung.- 2. Qualitaetsbewertung der uebertragenen Sprache - 3. Neuronale Netzwerkarchitekturen fuer die Vorhersage der Sprachqualitaet - 4. Doppelendige Sprachqualitaetsvorhersage mit Siamesischen Netzen.- 5. Vorhersage von Sprachqualitaetsdimensionen mit Multi-Task-Lernen - 6. Bias-Aware Loss fuer das Training aus mehreren Datensaetzen.- 7. NISQA - Ein einseitiges Sprachqualitaetsmodell.- 8. Schlussfolgerungen.- A. Datensatz-Zustandstabellen.- B. Dimensionshistogramme fuer Trainings- und Validierungsdatensaetze.- Referenzen.

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• Linguagem natural e tradução mecânica
• Acústica e engenharia de som
• Engenharia electrónica
• Processamento de sinais
• Interacção homem-computador

Maschinelles Lernen;Deep Learning;Sprachqualitaet;Qualitaet der Erfahrung;Qualitaet der Dienstleistung