Creerò modelli personalizzati di riconoscimento vocale o emozionale

Su questo servizio

Sono specializzato nella creazione di sistemi multimodali di riconoscimento vocale ed emozionale combinando modalità audio e testo per migliorare prestazioni e precisione.

Con esperienza pratica su dataset complessi come IEMOCAP e MELD, ho sviluppato modelli ibridi personalizzati usando Bi-LSTM e CNN, raggiungendo fino al 85% di accuratezza sul dataset IEMOCAP. Sto anche esplorando attivamente Word2Vec e architetture basate su Transformer per migliorare la comprensione contestuale nel riconoscimento vocale.

Puoi consultare i miei progetti e articoli di ricerca linkati qui sotto per maggiori dettagli.

Cosa offro:

1. Preprocessing di dataset complessi di audio e testo
2. Sviluppo di modelli personalizzati (LSTM, CNN, Transformers, ecc.)
3. Ottimizzazione di iperparametri e tuning del modello
4. Supporto per tesi accademiche, ricerche o progetti industriali
5. Soluzioni pronte per integrazione in app o API

Sentiti libero di scrivermi prima di ordinare per discutere le tue esigenze specifiche.