Spracherkennung mit Fon - Extrahieren und Zuordnen von Wortmustern in Echtzeit
Fon ist eine preisgekrönte Analysesoftware, die von Zehntausenden von Sprachexperten auf der ganzen Welt genutzt wird, um Muster und Beziehungen zwischen Sprachen zu erkennen. Fon bietet den Benutzern die Möglichkeit, benutzerdefinierte Spektrogramm-Visualisierungen zu erstellen und zu speichern oder neue benutzerdefinierte Visualisierungen auf der Grundlage einer großen Anzahl von Eingabefeldern zu generieren. Diese Werkzeuge haben die Art und Weise, wie Sprachforscher Sprachen analysieren, revolutioniert, da sie die Beziehung zwischen Wörtern, Klängen und Bedeutungen untersuchen können. Diese Fähigkeit hat Linguisten einen noch nie dagewesenen Zugang zur Struktur von Sprachen gegeben. Fon ermöglicht es den Benutzern, die Anzahl der Zeitpunkte anzugeben, an denen ein Wort vorkommt, und erstellt automatisch ein Spektrum mit der zugehörigen Bezeichnung. Der Benutzer kann auch die Art der Beziehung auswählen, an der er interessiert ist (z. B. absolut oder relativ), und das Spektrogramm durchsuchen, um die Wahrscheinlichkeitsverteilung der Form des Wortes, seine Position im Vokabular und die Form seines Vorkommens in der Phrase zu bestimmen.
Neben der qualitativ hochwertigen Visualisierung von Sprachmustern bietet Fon dem Nutzer eine leistungsstarke Sprachanalysefunktion. Spracherkennungswerkzeuge wie Fon bieten eine ausdrucksstarke und präzise Möglichkeit, Sprachmuster und -beziehungen zu erkennen, und stellen eine starke Plattform für die Spracherkennungsforschung dar. Mehrere Modelle der Spracherkennung wurden mit Fon entwickelt. Das Fon-Projekt hat dank der Bemühungen von Tausenden von Linguisten weltweit ein enormes Wachstum erfahren.
Fon ist in der Lage, Hunderte von Milliarden von Phrasen pro Tag zu scannen. Die Technologie, die hinter diesem Durchbruch steht, basiert auf der Methode des Extrahierens und Erkennens. Wenn der Benutzer einen Text in das Textfeld eintippt, scannt die Spracherkennungsmaschine von Praat den Text schnell und sucht nach Wörtern, die grammatikalisch korrekt sind, aber falsch geschrieben sind oder schlecht geschrieben erscheinen. Die extrahierten Wörter werden dann in ein neuronales Spracherkennungsnetzwerk (RNN) eingespeist, das sich auf ein Paar vortrainierter neuronaler Faltungsnetzwerke (CNNs) bezieht, um Ähnlichkeiten im extrahierten Satz zu finden und eine starke Assoziation zu schaffen.
