В чем заключаются ключевые различия между сверточными и рекуррентными нейронными сетями для распознавания речи?

Некоторые ключевые различия между свёрточными и рекуррентными нейронными сетями для распознавания речи:

Свёрточные нейронные сети (CNN) состоят из нескольких свёрточных слоёв, которые применяют набор фильтров к входному сигналу. vc.ru Фильтры обнаруживают локальные закономерности в сигнале, такие как границы, углы, текстуры. vc.ru Свёрточные сети могут обрабатывать сигналы разной длины, так как они не зависят от предыдущего или следующего состояния сигнала. vc.ru Однако они не учитывают временную последовательность и контекст сигнала, что важно для понимания речи. vc.ru Кроме того, свёрточные сети требуют большого количества вычислительных ресурсов и памяти. vc.ru

Рекуррентные нейронные сети (RNN) имеют обратные связи между своими слоями, что позволяет им сохранять информацию о предыдущих входах и использовать её для обработки текущих входов. vc.ru Рекуррентные сети подходят для обработки последовательных данных, таких как текст, речь, видео, так как они могут учитывать контекст и зависимости между элементами последовательности. vc.ru Например, рекуррентная нейронная сеть может синтезировать речь из текста, переводить речь с одного языка на другой, распознавать команды или вопросы голосом. vc.ru

Таким образом, свёрточные сети эффективны для извлечения признаков из аудиосигналов, а рекуррентные сети подходят для обработки последовательностей, что критически важно для анализа речи. www.ai-futureschool.com