気に入った記事をブックマーク
- 気に入った記事を保存できます
保存した記事の一覧は、はてなブックマークで確認・編集ができます
- 記事を読んだ感想やメモを書き残せます
- 非公開でブックマークすることもできます
qiita.com/kamikennnエントリーの編集
エントリーの編集は全ユーザーに共通の機能です。
必ずガイドラインを一読の上ご利用ください。
0
記事へのコメント0件
- 注目コメント
- 新着コメント
新着コメントはまだありません。
このエントリーにコメントしてみましょう。
このエントリーにコメントしてみましょう。
注目コメント算出アルゴリズムの一部にLINEヤフー株式会社の「建設的コメント順位付けモデルAPI」を使用しています
いまの話題をアプリでチェック！
- バナー広告なし
- ミュート機能あり
- ダークモード搭載
関連記事
主要4社のクラウド音声認識精度の比較 - Qiita
Amazon, Google, IBM, Microsoftの音声認識精度を比較してみました 今回使用した音声データは私の研究に... Amazon, Google, IBM, Microsoftの音声認識精度を比較してみました 今回使用した音声データは私の研究に関するミーティング(大学院でのゼミ)をAirPodsで録音したものを使用しています．ミーティングの参加者は3~5人です．音声には個人情報も含まれるため公開することはできませんのでご了承ください． データ量:300発言(約27分) 音声の質は生活音やノイズがかなり含まれています．音声の質としては良くないです(CSJなどの音声認識用コーパスに比べて) Googleなどの音声認識精度は論文に掲載されているようにかなり良い精度(日本語でもWER一桁)です． 研究用の質の良い音声を使用しているので精度がかなり良い 日常生活での音声に対してはどの程度の認識精度なのかはあまり報告されていない 今回は日常生活の中の音声をどれだけの精度で認識できるのかを調べてみました．加えて，研究
qiita.com/kamikennn
qiita.com/kamikennn
qiita.com/kamikennn
qiita.com/kamikennn
www.nikkansports.com
newsdig.tbs.co.jp
www.yomiuri.co.jp
www.nhk.jp
www.agrinews.co.jp
anond.hatelabo.jp
zenn.dev/wisteria30
zenn.dev/aya
tech.techtouch.jp
www.ketancho.net
www.asahi.com
nuart-cinema.info
developers.freee.co.jp
studyhacker.net
tech.nri-net.com
agilejourney.uzabase.com
