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Un Corpus (plurale: corpora) nell'IA si riferisce a un insieme ampio e strutturato di testi o dati audio utilizzati per addestrare e valutare i modelli di intelligenza artificiale. I corpora sono essenziali per insegnare ai sistemi IA come comprendere, interpretare e generare il linguaggio umano.
Che cos'è un eteronimo? Un eteronimo è un fenomeno linguistico unico in cui due o più parole condividono la stessa grafia ma hanno pronunce e significati diversi. Queste parole sono omografi che non sono omofoni. In termini più semplici, gli eteronimi appaiono identici nella forma scritta ma suonano diversi quando pronunciati e trasmettono significati distinti in base al contesto.
I Modelli di Markov Nascosti (HMM) sono modelli statistici sofisticati per sistemi in cui gli stati sottostanti non sono osservabili. Ampiamente utilizzati nel riconoscimento vocale, nella bioinformatica e nella finanza, gli HMM interpretano processi nascosti e sono alimentati da algoritmi come Viterbi e Baum-Welch.
Le Reti Neurali Ricorrenti (RNN) sono una sofisticata classe di reti neurali artificiali progettate per elaborare dati sequenziali utilizzando la memoria degli input precedenti. Le RNN eccellono nei compiti in cui l'ordine dei dati è cruciale, tra cui NLP, riconoscimento vocale e previsione di serie temporali.
Una rete neurale, o rete neurale artificiale (ANN), è un modello computazionale ispirato al cervello umano, essenziale nell'IA e nell'apprendimento automatico per compiti come il riconoscimento di schemi, il processo decisionale e le applicazioni di deep learning.
Il riconoscimento di pattern è un processo computazionale per identificare schemi e regolarità nei dati, fondamentale in campi come l’IA, l’informatica, la psicologia e l’analisi dei dati. Automatizza il riconoscimento di strutture in voce, testo, immagini e set di dati astratti, abilitando sistemi intelligenti e applicazioni come la visione artificiale, il riconoscimento vocale, l’OCR e il rilevamento di frodi.
Il riconoscimento vocale, noto anche come riconoscimento automatico della voce (ASR) o speech-to-text, è una tecnologia che consente a macchine e programmi di interpretare e trascrivere il linguaggio parlato in testo scritto. Questa potente capacità è distinta dal riconoscimento vocale dell’individuo, che identifica la voce di uno specifico parlante. Il riconoscimento vocale si concentra esclusivamente sulla traduzione del discorso verbale in testo.
Il riconoscimento vocale, noto anche come riconoscimento automatico della voce (ASR) o speech-to-text, consente ai computer di interpretare e convertire il linguaggio parlato in testo scritto, alimentando applicazioni che vanno dagli assistenti virtuali agli strumenti di accessibilità e trasformando l'interazione uomo-macchina.
La trascrizione audio è il processo di conversione del linguaggio parlato da registrazioni audio in testo scritto, rendendo discorsi, interviste, lezioni e altri formati audio accessibili e ricercabili. I progressi nell’IA hanno migliorato l’accuratezza e l’efficienza della trascrizione, supportando i settori dei media, accademici, legali e della creazione di contenuti.
OpenAI Whisper è un avanzato sistema di riconoscimento automatico del parlato (ASR) che trascrive il linguaggio parlato in testo, supportando 99 lingue, resistente ad accenti e rumori, e open-source per applicazioni AI versatili.
