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Esta é considerada uma das áreas mais complexas da ciência da computação, envolvendo linguística, matemática e estatística. Os reconhecedores de fala são compostos de alguns componentes, como a entrada de voz, extração de recursos, vetores de recursos, um decodificador e uma saída de palavras. O decodificador utiliza modelos acústicos, um dicionário de pronúncia e modelos de idioma para determinar a saída apropriada. Saiba mais sobre como a IBM fez progressos a esse respeito, alcançando recordes do setor no campo de reconhecimento de fala. Processamento de linguagem natural (NLP): embora o NLP não seja necessariamente um algoritmo específico usado no reconhecimento de fala, esta é a área de inteligência artificial que se concentra na interação entre humanos e máquinas por meio da linguagem através da fala e do texto. Muitos dispositivos móveis incorporam reconhecimento de voz em seus sistemas para realizar busca de fala, como por exemplo a Siri, ou para oferecer mais acessibilidade em relação ao envio de mensagens. Modelos ocultos de markov (HMM): modelos ocultos de markov usam o modelo de cadeia de Markov como base, que estipula que a probabilidade de um determinado estado depende do estado atual, não de seus estados anteriores. Enquanto um modelo de cadeia de Markov é útil para eventos observáveis, como entradas de texto, os modelos ocultos de markov nos permitem incorporar eventos ocultos, como marcações de parte da fala, em um modelo probabilístico.
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