DeLLA: Deep-Learning-basierter Spracherkenner mit beschränkten Trainingsdaten

Auf einen Blick

Projektleiter/in: Prof. Dr. Hans-Peter Hutter

Projektteam: Browarnik Diego Hernan, Matthias Büchi, Dr. Thilo Stadelmann

Projektfinanzierung: KTI

Projektvolumen: 210'000.00 CHF

Projektbeginn: 01.09.2016

Kurzdarstellung

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.