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Gramática e a probabilidade de determinadas sequências de palavras são usadas para melhorar o reconhecimento e a precisão. Redes neurais: utilizadas principalmente para algoritmos de deep learning, as redes neurais processam dados de treinamento imitando a interconectividade do cérebro humano por meio de camadas de nós. Cada nó é composto de entradas, pesos, um viés (ou limite) e uma saída. Se esse valor de saída exceder um determinado limite, ele ”dispara” ou ativa o nó, passando dados para a camada seguinte na rede. As redes neurais aprendem essa função de mapeamento por meio do aprendizado supervisionado, ajustando-se com base na função de perda por meio do processo de descida de gradiente. Embora as redes neurais tendam a ser mais precisas e possam aceitar mais dados, isso tem um custo de eficiência de desempenho, visto que tendem a ser mais lentas para treinar em comparação com os modelos de linguagem tradicionais. Diarização do locutor (SD): os algoritmos de diarização do locutor identificam e segmentam a fala pela identidade do locutor. Isso ajuda os programas a distinguir melhor os indivíduos em uma conversa e é frequentemente aplicado em centrais de atendimento, distinguindo clientes e agentes de vendas. Tecnologia: Os agentes virtuais estão cada vez mais integrados dentro do nosso cotidiano, particularmente nos nossos dispositivos móveis.
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