El profesor Saúl Calderón ha participado en proyectos de estimación de incertidumbre para modelos de transcripción, así como en redes generativas aplicadas al detector RICH del colisionador de partículas del CERN.
Sus investigaciones se centran en evaluar la confiabilidad y el desempeño de modelos de reconocimiento de voz basados en aprendizaje profundo, en particular el modelo Whisper de OpenAI.
Estas investigaciones proponen un análisis detallado de Whisper, empleando técnicas avanzadas como Montecarlo Dropout y la evaluación de entropía para cuantificar la incertidumbre y el impacto que tiene la calidad de los datos en el rendimiento del sistema de reconocimiento de voz.
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Saúl Calderón Ramírez - Escuela de Ingeniería en Computación
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