"Konuşma İşleme", modern robotik biliminin gücünü sağlayan en son yöntem ve teknolojilerin kapsamlı bir incelemesini sunar ve konuşma tanıma ve sinir ağlarının bu alanı nasıl dönüştürdüğüne odaklanır. İster profesyonel, ister öğrenci veya meraklı olun, bu kitap yapay zeka, makine öğrenimi ve robotik arasındaki karmaşık etkileşimi derinlemesine anlamak için paha biçilmez bir kaynaktır. Bu teknolojilerin sesle kontrol edilen robotlardan gelişmiş sinir sistemlerine kadar her şeyi nasıl şekillendirdiğini keşfedin.

Konuşma işleme-Konuşma işlemedeki temel kavramlara giriş, robotikte konuşmanın rolüne dair daha derin içgörüler için sahneyi hazırlar.

Sinir ağı (makine öğrenimi)-Makine öğreniminin özünü ve sinir ağlarının karar alma ve konuşma anlayışı için robotik sistemlere nasıl uygulandığını inceler.

Konuşma tanıma-Konuşma tanıma teknolojilerini ve robotların insan konuşmasını yorumlamasını ve yanıtlamasını sağlamadaki önemini tartışır.

Doğrusal öngörücü kodlama-Öngörücü modelleme tekniklerine ve robotikte konuşma işleme doğruluğunu iyileştirmedeki uygulamalarına ilişkin içgörüler sunar.

Vektör kantizasyonu-Vektör kantizasyonu yöntemlerine ve konuşma verisi sıkıştırmasını nasıl optimize ettiklerine odaklanarak robotik sistemlerde daha hızlı ve daha verimli işleme sağlar.

Gizli Markov modeli-Gizli Markov modellerinin konuşma tanıma ve robotik hareket gibi görevler için kritik olan sıralı verileri işlemek için nasıl kullanıldığını açıklar.

Gözetimsiz öğrenme-Robotların etiketli girdiye ihtiyaç duymadan yapılandırılmamış verilerden öğrenmesini sağlayan gözetimsiz öğrenme tekniklerini açıklar.

Anında eğitilen sinir ağları-Konuşma tanıma sistemlerini daha uyarlanabilir ve duyarlı hale getiren, anında eğitilen sinir ağlarının yenilikçi konseptini inceler.

Boltzmann makinesi-Boltzmann makinelerini ve robotların bilişsel yeteneklerini geliştiren olasılıksal öğrenmedeki uygulamalarını tanıtır.

Tekrarlayan sinir ağı-Sürekli konuşma girdisini işlemek ve robot-insan etkileşimini geliştirmek için kritik önem taşıyan zamansal verileri işlemek için tekrarlayan sinir ağlarının kullanımını inceler.

Kanal durumu bilgisi-Kanal durumu bilgisinin robotik sistemlerde konuşma iletimini ve tanınmasını nasıl etkilediğine dair genel bir bakış sunar ve net iletişimi garanti eder.

Uzun kısa süreli bellek-Robotların zaman içinde karmaşık konuşma verilerini tutması ve işlemesi için eğitimde bir atılım olan uzun kısa süreli bellek ağlarını ele alır.

Aktivasyon fonksiyonu-Aktivasyon fonksiyonlarının sinir ağlarındaki rolünü ve robotların konuşma verilerini verimli bir şekilde işlemesine nasıl yardımcı olduklarını analiz eder.

Aktivite tanıma-Aktivite tanıma yöntemlerinin robotların etkileşimi ve özerkliği geliştirmek için hayati önem taşıyan insan eylemlerini yorumlamasına nasıl izin verdiğini ele alır.

Zaman homojen olmayan gizli Bernoulli modeli-Zaman homojen olmayan Bernoulli modelini ve konuşma işleme gibi ardışık öğrenme görevlerindeki önemini açıklar.

Entropi tahmini-Robotikte konuşma işlemeye entropi tahmini tekniklerinin nasıl uygulandığını ayrıntılarıyla anlatır ve sistemlerin daha bilinçli kararlar almasını sağlar.

Yapay sinir ağları türleri-Farklı sinir ağı türlerine ve robotik ve konuşma işlemedeki özel uygulamalarına genel bir bakış sunar.

Derin öğrenme-Derin öğrenme yöntemlerini ve konuşma işlemeyi ilerletme, robotik sistemleri daha akıllı ve daha duyarlı hale getirme üzerindeki etkilerini tartışır.

Yasuo Matsuyama-Konuşma işleme ve robotikte öncü olan ve çalışmaları yeniliğe ilham vermeye devam eden Yasuo Matsuyama'nın katkılarını onurlandırır.

Evrişimli...