Leveraging Pretrained Models for Automatic Speech Recognition in Psychotherapy Sessions

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216208%3A11320%2F25%3ADSEXBG9R" target="_blank" >RIV/00216208:11320/25:DSEXBG9R - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

<a href="https://excel.fit.vutbr.cz/submissions/2023/016/16.pdf" target="_blank" >https://excel.fit.vutbr.cz/submissions/2023/016/16.pdf</a>

DOI - Digital Object Identifier

—

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

Leveraging Pretrained Models for Automatic Speech Recognition in Psychotherapy Sessions

Popis výsledku v původním jazyce

The DeePsy project aims to design and develop features that accurately model psychotherapeutic session dynamics, which can reveal subtle nuances essential for in-depth session analysis. However, these features are directly impacted by the accuracy of the preceding systems and are deemed unreliable with flawed Automatic Speech Recognition (ASR) systems.

Název v anglickém jazyce

Leveraging Pretrained Models for Automatic Speech Recognition in Psychotherapy Sessions

Popis výsledku anglicky

The DeePsy project aims to design and develop features that accurately model psychotherapeutic session dynamics, which can reveal subtle nuances essential for in-depth session analysis. However, these features are directly impacted by the accuracy of the preceding systems and are deemed unreliable with flawed Automatic Speech Recognition (ASR) systems.

Druh

O - Ostatní výsledky

CEP obor

—

OECD FORD obor

10201 - Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)

Projekt

—

Návaznosti

—

Rok uplatnění

2025

Kód důvěrnosti údajů

S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů