Ik bouw aangepaste spraak- of emotieherkenningsmodellen
Over deze dienst
Over deze dienst
Ik ben gespecialiseerd in het bouwen van multi-modale spraak- en emotieherkenningssystemen door audio- en tekstmodaliteiten te combineren voor betere prestaties en nauwkeurigheid.
Met praktische ervaring met complexe datasets zoals IEMOCAP en MELD heb ik op maat gemaakte hybride modellen ontwikkeld met Bi-LSTM en CNN, en behaalde ik tot wel 85% nauwkeurigheid op de IEMOCAP dataset. Ik verken ook actief Word2Vec en Transformer-gebaseerde architecturen voor een betere contextuele begrip in spraak.
Je kunt mijn projecten en onderzoekspapers bekijken via de links hieronder voor meer details.
Wat ik aanbied:
- Preprocessing van complexe audio- en tekstdatasets
- Aangepaste modelontwikkeling (LSTM, CNN, Transformers, etc.)
- Hyperparameter tuning en modeloptimalisatie
- Ondersteuning voor academische thesis, onderzoek of industrieprojecten
- Integratieklare oplossingen voor apps of APIs
Voel je vrij om me een bericht te sturen voordat je je bestelling plaatst om je specifieke wensen te bespreken.
Expertise:
Classificatie
•
Spraak en audio
•
Voorspellende analyse
Programmeertaal:
Python
•
Colab
API's:
Overige
Tools:
Jupyter-notitieboek
•
Amazon SageMaker
•
Colab
Frameworks:
Scikit-learn
•
keras
•
PyTorch
•
Panda
•
tensorflow

