DeLLA: Deep-Learning-basierter Spracherkenner mit beschränkten Trainingsdaten
Auf einen Blick
- Projektleiter/in : Prof. Dr. Hans-Peter Hutter
- Projektteam : Andreas Ahlenstorf, Matthias Büchi, Dr. Thilo Stadelmann
- Projektvolumen : CHF 210'000
- Projektstatus : abgeschlossen
- Drittmittelgeber : KTI
- Projektpartner : SlowSoft GmbH
- Kontaktperson : Hans-Peter Hutter
Beschreibung
Spracherkennung basierend auf Deep Neural Networks (DNNs) bricht aktuell alle Rekorde und hat bereits Eingang in verschiedene Produkte gefunden. Solche Systeme wurden mit tausenden Stunden Sprachmaterial trainiert für Anwendungen/Sprachen, wo entsprechend riesige annotierte Datenmengen verfügbar sind. In dieser Machbarkeitsstudie wird ein neuer Ansatz für das Training von DNN-basierten Spracherkennern entwickelt und erprobt, der mit wesentlich weniger Trainingsdaten auskommt.