Automatic speech recognition for low-resource languages

Speech recognition technology has been used for a long time, but recognizing a speech accurately is a very difficult task. In this topic, we mainly use the conformer-ctc model provided by open-source toolkits (Nemo), and fine-tune the model to achieve better training results. If you are interested in automatic speech recognition, and have a good foundation in python, it is highly recommended that you choose this topic.

Témavezető: Meng Yan

Kapcsolódó oktatók: Meng Yan, Dr. Mihajlik Péter

Kapcsolódó tárgyak:

Önálló laboratórium 2, Info, MSc,
Önálló laboratórium 1, Médiainformatika
Önálló laboratórium 2, Médiainformatika
Önálló laboratórium 1, Info, Msc,
Önálló laboratórium 2, Hálózatok és szolgáltatások
Önálló laboratórium 1, Hálózatok és szolgáltatások
TesztÖnlab kettő
Teszt önlab 3
Info, BSc, Önálló laboratórium
Önálló laboratórium, VIR BSc szakirány
Önálló laboratórium, Infokommunikációs hálózatok szakirány
Önálló laboratórium, Médiainformatika és -biztonság szakirány, Médiainformatika ágazat
Önálló laboratórium 1, MSc, Infokommunikációs rendszerek
Önálló laboratórium 2, MSc, Infokommunikációs rendszerek
Önálló laboratórium 1 Villamosmérnök, MSc,
Önálló laboratórium 2, Okos város, Vez.nélk. rendsz.
Teszt Önlab tárgy
Önálló laboratórium
Önálló laboratórium, Infokommunikációs rendszerek szakirány