To develop an Automated Real-time Transfer Model (ARM) system based on deep Nour-based neural Networks and the creation of an innovative data collection and training system for RamD (Rapid Acoustic Model Development) to achieve a superhuman performance. (Q120773): Difference between revisions
Jump to navigation
Jump to search
(Changed an Item: Label in wikidata changed) |
(Removed claim: financed by (P890): European Union (Q1)) |
||
| Property / financed by | |||
| Property / financed by: European Union / rank | |||
Revision as of 00:54, 25 February 2020
Project in Poland financed by DG Regio
| Language | Label | Description | Also known as |
|---|---|---|---|
| English | To develop an Automated Real-time Transfer Model (ARM) system based on deep Nour-based neural Networks and the creation of an innovative data collection and training system for RamD (Rapid Acoustic Model Development) to achieve a superhuman performance. |
Project in Poland financed by DG Regio |
Statements
4,704,949.0 zloty
0 references
7,035,450.0 zloty
0 references
69.47 percent
0 references
1 July 2016
0 references
30 June 2020
0 references
VOICELAB.AI SP. Z O.O.
0 references
Projekt polega na zbudowaniu systemu ARM (Automatyczne Rozpoznawanie Mowy) VoiceLab w celu osiągnięcia najwyższej skuteczności rozpoznawania mowy na poziomie dorównującym człowiekowi w analogicznych warunkach akustycznych (super human performance) w oparciu o głębokie sieci neuronowe DNN (Deep Neural Network). Nowy system ARM VoiceLab będzie działał w trudnych warunkach akustycznych w oparciu o bardzo dużą ilości danych treningowych, dla różnych typów języków, przy uzyskaniu poziomu wyników konkurencyjnych do najlepszych tego typu rozwiązań na świecie. Równorzędnym celem projektu jest również zbudowanie systemu do szybkiego zbierania danych wykorzystywanych do treningu modeli akustycznych RAMD (Rapid Acoustic Model Development). System ten będzie umożliwiał iteracyjnie prowadzenie badań i kontynuowanie dalszych prac rozwojowych nad rozpoznawaniem mowy. (Polish)
0 references
Identifiers
RPPM.01.01.01-22-0026/16
0 references