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Aprendizaje autosupervisado: Un paso más hacia el reconocimiento del habla

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El documento se centra en cómo el aprendizaje autosupervisado está transformando el reconocimiento autónomo del habla (ASR) al eliminar la necesidad de datos etiquetados por humanos, mejorando significativamente la precisión y la escalabilidad. Este enfoque permite a los modelos de Speechmatics entrenarse con más de un millón de horas de datos de audio diversos y sin etiquetar, lo que mejora la inclusividad al reconocer más dialectos y voces. Al abordar los prejuicios de la IA y mejorar el reconocimiento del habla para acentos e idiomas anteriormente infrarrepresentados, la tecnología ofrece un cambio radical en el rendimiento. Este avance allana el camino para aplicaciones más amplias e inclusivas, reconfigurando el futuro del reconocimiento de voz.

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Categorías relacionadas Inteligencia artificial, Aprendizaje profundo, Computación cognitiva, PNL, Ética de la IA, Integración de la IA, Análisis del sentimiento, Minería de textos, Reconocimiento de voz, Traducción automática, Modelos lingüísticos

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