Resumen

La inteligencia artificial (IA), en particular el aprendizaje automático (ML) y las redes neuronales (NN), tiene varias aplicaciones y ha despertado mucho interés en los últimos años debido a su rendimiento superior en una variedad de tareas. El reconocimiento automático del habla (ASR) es una técnica que se está volviendo más importante con el paso del tiempo y se está utilizando en nuestra vida diaria. El reconocimiento del habla es una aplicación importante de ML y NN, que es el sistema auditivo de las máquinas que realiza la comunicación entre humanos y máquinas. En general, los métodos de reconocimiento del habla se dividen en tres tipos, es decir, basados en el modelo de canal y el método de conocimiento del habla, el esquema de coincidencia de plantillas y el uso del método NN. El principal problema asociado con los métodos de reconocimiento del habla existentes es la baja precisión de reconocimiento y el mayor tiempo de computación. Para superar el problema de la baja precisión de reconocimiento de las técnicas de reconocimiento del habla existentes, en este estudio se propone

• Materias:Colonias de abejas artificiales Inteligencia artificial Patrón espacial Innovación de la comunicación Algoritmo de red neuronal
• Subjects:Artificial bee colonies Artificial intelligence Spatial pattern Communication innovation Neural network algorithm
• Palabras claves:Inteligencia artificial; Aprendizaje automático; Redes neuronales; Reconocimiento de voz; Red neuronal convolucional profunda; Aprendizaje por transferencia
• Keywords:Artificial intelligence; Machine learning; Neural networks; Speech recognition; Deep convolution neural network; Transfer learning