Какие методы машинного обучения используются в современных системах автоматического субтитрования?

В современных системах автоматического субтитрования используются различные методы машинного обучения, в том числе:

• Нейронные сети. sky.pro Они обучаются на огромных объёмах данных, чтобы распознавать различные акценты, интонации и шумы. sky.pro Это позволяет сетям более точно интерпретировать речь и минимизировать ошибки. sky.pro
• Алгоритмы шумоподавления. sky.pro Они помогают улучшить качество аудиосигнала. sky.pro
• Алгоритмы сегментации. sky.pro С их помощью аудиофайл разбивают на логические части для более точного анализа. sky.pro
• Алгоритмы машинного перевода. elib.spbstu.ru Их используют для создания субтитров, например, к образовательным видео. elib.spbstu.ru Для улучшения качества перевода терминологии обучающий корпус дополняют данными, относящимися к предметной области, что часто делается с помощью метода обратного перевода. elib.spbstu.ru

Некоторые компании, использующие такие методы: Google и Microsoft, для улучшения своих сервисов автоматических субтитров применяют глубокие нейронные сети, которые проходят многократное обучение на миллионах часов аудиозаписей. sky.pro