Evaluation of Automatic Speech Recognition Systems - Sampaio, Matheus Xavier; Magalhães, Regis Pires; Silva, Ticiana Linhares Coelho da; Cruz, Lívia Almada; Vasconcelos, Davi Romero de; Macêdo, José Antônio Fernandes de; Ferreira, Marianna Gonçalves Fontenele (Anais do Simpósio Brasileiro de Banco de Dados (SBBD); 2021: Anais do XXXVI Simpósio Brasileiro de Bancos de DadosDO - 10.5753/sbbd.2021.17889, 2021)
O Reconhecimento Automático de Fala (ASR) é uma tarefa essencial para muitos aplicativos, como geração automática de legendas para vídeos, pesquisa por voz, comandos de voz para casas inteligentes e chatbots. Devido à crescente popularidade desses aplicativos e aos avanços nos modelos de deep learning para transcrição de fala em texto, este trabalho tem como objetivo avaliar o desempenho de soluções comerciais para ASR que utilizam modelos de deep learning, como Facebook Wit.ai, Microsoft Azure Speech, e Google Cloud Speech-to-Text. Os resultados demonstram que as soluções avaliadas diferem ligeiramente. No entanto, o Microsoft Azure Speech superou as outras APIs analisadas.