Accent-Aware User Interaction in Consumer Electronics via Multilingual Speech Recognition
यह शोध पत्र स्पीच एक्सेंट आर्काइव और एक्सेंटडीबी डेटासेट का उपयोग करके बहुभाषी वाक् लहजा (स्पीच एक्सेंट) पहचान के लिए मशीन लर्निंग और डीप लर्निंग दृष्टिकोणों का एक व्यापक तुलनात्मक अध्ययन प्रस्तुत करता है, जो यह प्रदर्शित करता है कि हाइब्रिड सीएनएन-बीआईएलएसटीएम (CNN–BiLSTM) मॉडल बेहतर सटीकता (99.18% तक) प्राप्त करते हैं और उपभोक्ता इलेक्ट्रॉनिक्स में व्यक्तिगत, लहजा-जागरूक इंटरैक्शन के लिए इन प्रणालियों को तैनात करने की व्यवहार्यता पर प्रकाश डालते हैं।