論文の概要: asya: Mindful verbal communication using deep learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.08965v1
- Date: Thu, 20 Aug 2020 13:37:49 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-27 04:22:45.764286
- Title: asya: Mindful verbal communication using deep learning
- Title(参考訳): asya: 深層学習を用いたマインドフル言語コミュニケーション
- Authors: Evalds Urtans, Ariel Tabaks
- Abstract要約: Asyaは、人間の声のスペクトルを分析するディープラーニングモデルで構成されるモバイルアプリケーションである。
モデルは、カスタマーサービスの改善、営業効果のある会話、カップルセラピーなど、さまざまな分野に適用できる。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: asya is a mobile application that consists of deep learning models which
analyze spectra of a human voice and do noise detection, speaker diarization,
gender detection, tempo estimation, and classification of emotions using only
voice. All models are language agnostic and capable of running in real-time.
Our speaker diarization models have accuracy over 95% on the test data set.
These models can be applied for a variety of areas like customer service
improvement, sales effective conversations, psychology and couples therapy.
- Abstract(参考訳): asyaは、人間の声のスペクトルを分析し、ノイズ検出、話者ダイアリゼーション、性別検出、テンポ推定、音声のみを使用して感情の分類を行うディープラーニングモデルで構成されるモバイルアプリケーションである。
すべてのモデルは言語に依存しず、リアルタイムで実行できる。
我々の話者ダイアリゼーションモデルは、テストデータセット上で95%以上の精度を持つ。
これらのモデルは、カスタマーサービスの改善、営業効果のある会話、心理学、カップルセラピーなど、さまざまな分野に適用できる。
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