Accent-Aware User Interaction in Consumer Electronics via Multilingual Speech Recognition
Este artículo presenta un estudio comparativo exhaustivo de los enfoques de aprendizaje automático y aprendizaje profundo para el reconocimiento de acentos de habla multilingües utilizando los conjuntos de datos Speech Accent Archive y AccentDB, demostrando que los modelos híbridos CNN–BiLSTM logran una precisión superior (hasta el 99,18 %) y destacando la viabilidad de desplegar estos sistemas para interacciones personalizadas y conscientes del acento en la electrónica de consumo.