Jove
Visualize
Contáctanos

Videos de Conceptos Relacionados

Force Classification01:22

Force Classification

2.8K
Forces play a crucial role in the study of physics and engineering. They are essential in describing the motion, behavior, and equilibrium of objects in the physical world. Forces can be classified based on their origin, type, and direction of action.
Contact and non-contact forces are two of the most widely used categories of forces. As the name suggests, contact forces require physical contact between two objects to act upon each other. Examples of contact forces include frictional,...
2.8K

También podría leer

Artículos Relacionados

Artículos vinculados a este trabajo por autores compartidos, revista y gráfico de citas.

Ordenar por
Same author

A Retrospective Analysis of Utilization Patterns and the National Accreditation Board for Hospitals and Healthcare Providers (NABH)-Mandated Blood Bank Quality Indicators at a Tertiary Care Hospital in South India.

Cureus·2025
Same author

IoT-based triboelectric nanogenerator for wrist pulse acquisition and analysis.

RSC advances·2025
Same author

Retrospective Audit of Transfusion Reactions in a Tertiary-Care Hospital in South India.

Cureus·2025
Same author

Hybrid machine learning classification scheme for speaker identification.

Journal of forensic sciences·2022
Same author

Antidiabetic potential of Andrographis echioides Nees. leaf extract on high fat diet-fed C57BL/6J diabetic mice.

Pakistan journal of pharmaceutical sciences·2021
Same author

Factors affecting the activation and inhibition of intracellular enzymes for degradation of 1,2 diamino benzene: kinetics and thermodynamic studies.

Bioprocess and biosystems engineering·2015
Same journal

ECG arrhythmia classification via wavelet-driven feature extraction and swarm-optimised gradient boosting.

Computers in biology and medicine·2026
Same journal

Electro-osmotic metachronal cilia transport of viscoelastic blood infused with penta-hybrid nanoparticles in an oviduct: Analytical and neural network modeling.

Computers in biology and medicine·2026
Same journal

sEEGnal: an automated EEG preprocessing pipeline evaluated against expert-driven preprocessing.

Computers in biology and medicine·2026
Same journal

Corrigendum to "Integrating experimental biology, computational methods, and artificial Intelligence in anticancer drug discovery: Bridging the translational Gap" [Comput. Biol. Med. 213 (2026) 111832].

Computers in biology and medicine·2026
Same journal

Organ dose optimization for a point-of-care forearm X-ray photon-counting CT.

Computers in biology and medicine·2026
Same journal

Physics-guided transformation of breathomic feature spaces into disease-specific representations for respiratory disease classification.

Computers in biology and medicine·2026
Ver todos los artículos relacionados
JoVE
x logofacebook logolinkedin logoyoutube logo
ACERCA DE JoVE
Visión GeneralLiderazgoBlogCentro de Ayuda JoVE
AUTORES
Proceso de PublicaciónConsejo EditorialAlcance y PolíticasRevisión por ParesPreguntas FrecuentesEnviar
BIBLIOTECARIOS
TestimoniosSuscripcionesAccesoRecursosConsejo Asesor de BibliotecasPreguntas Frecuentes
INVESTIGACIÓN
JoVE JournalMethods CollectionsJoVE Encyclopedia of ExperimentsArchivo
EDUCACIÓN
JoVE CoreJoVE BusinessJoVE Science EducationJoVE Lab ManualCentro de Recursos para ProfesoresSitio de Profesores
Términos y Condiciones de Uso
Política de Privacidad
Políticas

Video Experimental Relacionado

Updated: May 6, 2026

Deep Neural Networks for Image-Based Dietary Assessment
13:19

Deep Neural Networks for Image-Based Dietary Assessment

Published on: March 13, 2021

9.3K

Un enfoque DCNN ligero basado en ECA para el reconocimiento de comandos de voz

Karthikeyan V1, Saranya P1, Natchiyar M1

  • 1Dept. of ECE, Mepco Schlenk Engineering College, Sivakasi, Tamil Nadu, India.

Computers in biology and medicine
|August 24, 2025
PubMed
Resumen
Este resumen es generado por máquina.

Una nueva red neuronal de convolución profunda ligera con atención de canal eficiente (LW-DCNN-ECA) logra una alta precisión para el reconocimiento de voz. Este modelo avanzado mejora la comunicación y la accesibilidad para los usuarios, incluidos los que tienen problemas de habla.

Palabras clave:
PrecisiónCNN también.Aprendizaje profundoLa CEAReconocimiento de voz

Más Videos Relacionados

Foreign Accent and Forensic Speaker Identification in Voice Lineups: The Influence of Acoustic Features Based on Prosody
09:09

Foreign Accent and Forensic Speaker Identification in Voice Lineups: The Influence of Acoustic Features Based on Prosody

Published on: September 27, 2024

523
Author Spotlight: Investigating the Impact of Emotional Prosodies on Voice Recognition and Perception
05:48

Author Spotlight: Investigating the Impact of Emotional Prosodies on Voice Recognition and Perception

Published on: August 9, 2024

1.6K

Videos de Experimentos Relacionados

Last Updated: May 6, 2026

Deep Neural Networks for Image-Based Dietary Assessment
13:19

Deep Neural Networks for Image-Based Dietary Assessment

Published on: March 13, 2021

9.3K
Foreign Accent and Forensic Speaker Identification in Voice Lineups: The Influence of Acoustic Features Based on Prosody
09:09

Foreign Accent and Forensic Speaker Identification in Voice Lineups: The Influence of Acoustic Features Based on Prosody

Published on: September 27, 2024

523
Author Spotlight: Investigating the Impact of Emotional Prosodies on Voice Recognition and Perception
05:48

Author Spotlight: Investigating the Impact of Emotional Prosodies on Voice Recognition and Perception

Published on: August 9, 2024

1.6K

Área de la Ciencia:

  • Ciencias de la computación
  • Inteligencia artificial
  • Aprendizaje automático

Sus antecedentes:

  • La tecnología de reconocimiento de voz facilita la transcripción de flujos de audio en varias industrias.
  • Sirve como una biometría para la autenticación del usuario y ayuda a las personas con discapacidades del habla.
  • La tecnología permite una comunicación natural, similar a la humana.

Objetivo del estudio:

  • Proponer una red neuronal convolucional profunda de extremo a extremo ligera con un marco de atención de canal eficiente (LW-DCNN-ECA) para mejorar el reconocimiento del habla.
  • Mejorar la facilidad y la flexibilidad de la comunicación a través del reconocimiento de voz avanzado.

Principales métodos:

  • Se desarrolló una CNN profunda de extremo a extremo modificada por capas que incorpora un mecanismo de atención de canal eficiente (ECA).
  • La capa ECA es un módulo computacionalmente eficiente diseñado para aumentar el rendimiento de las redes neuronales convolucionales profundas ligeras.

Principales resultados:

  • El modelo LW-DCNN-ECA logró una tasa de reconocimiento del 98.28% y una pérdida de 0.5691 en el conjunto de datos de comandos de mini-voz.
  • En el conjunto de datos de comandos de voz, el modelo alcanzó una tasa de reconocimiento del 99,98% con una pérdida de 0,2634.
  • La robustez del marco se validó en el corpus de Fisher y en el corpus de CHiME-4.

Conclusiones:

  • El marco LW-DCNN-ECA propuesto demuestra una alta eficacia y precisión en las tareas de reconocimiento de voz.
  • Este modelo ofrece una solución computacionalmente eficiente para mejorar el rendimiento del reconocimiento de voz.
  • La tecnología tiene un potencial significativo para mejorar la accesibilidad y las herramientas de comunicación.