Grundlagen

Deep Learning

Maschinenlernverfahren mit mehrstufigen neuronalen Netzen für komplexe Aufgaben.

Deep Learning bezeichnet einen Teilbereich des maschinellen Lernens, bei dem neuronale Netze mit vielen Schichten (daher "deep") eingesetzt werden. Die Tiefe ermöglicht die Extraktion hierarchischer Merkmale aus Rohdaten.

In der Spracherkennung extrahieren frühe Schichten einfache akustische Merkmale wie Frequenzverläufe, während spätere Schichten komplexere sprachliche Strukturen wie Phoneme, Wörter und Satzstrukturen modellieren.

Der Durchbruch von Deep Learning in der Sprachverarbeitung erfolgte Anfang der 2010er Jahre. Seitdem hat die Technologie die Erkennungsgenauigkeit kontinuierlich verbessert.

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