Exploring Hybrid CTC/Attention End-to-End Speech Recognition: Adversarial Robustness, Sinc Convolutions, and CTC Segmentation
- Weitere Titel
-
Untersuchung hybrider CTC/Attention Ende-zu-Ende-Spracherkennung: Robustheit, Sinc-Faltungen und CTC-Segmentierung
- Standort
-
Deutsche Nationalbibliothek Frankfurt am Main
- Umfang
-
Online-Ressource
- Sprache
-
Englisch
- Anmerkungen
-
München, Technische Universität München, Dissertation, 2024
- Schlagwort
-
Neuronales Netz
Robustheit
Automatische Spracherkennung
Deep Learning
Sprachsignal
Störgeräusch
- Ereignis
-
Veröffentlichung
- (wo)
-
München
- (wer)
-
Universitätsbibliothek der TU München
- (wann)
-
2024
- Urheber
-
Kürzinger, Ludwig
- Beteiligte Personen und Organisationen
- URN
-
urn:nbn:de:bvb:91-diss-20240524-1726115-1-9
- Rechteinformation
-
Der Zugriff auf das Objekt ist unbeschränkt möglich.
- Letzte Aktualisierung
-
14.08.2025, 10:49 MESZ
Datenpartner
Dieses Objekt wird bereitgestellt von:
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Beteiligte
- Kürzinger, Ludwig
- Rigoll, Gerhard
- Ney, Hermann
- Universitätsbibliothek der TU München
Entstanden
- 2024
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