Methods and algorithms for the analysis of speech signals
Аннотация
In recent years, many successes have been achieved in the direction of speech recognition. The results obtained make it possible to use voice dialogue instead of text dialogue, which provides speed and naturalness between man and machine. Currently, there are speech recognition systems for English, Russian, Spanish, French, Japanese Chinese and Arabic languages with high accuracy. The above systems are developed in dependence of economic and political relations. Leading speech recognition developers do not pay enough attention to other languages, in particulartheUzbeklanguage. ThisarticleisdevotedtomethodsandalgorithmsfortranslatingUzbek speech signals into text, the requirements of speech recognition systems, and the problems of determining the effectiveness of automatic speech recognition systems are considered. In addition, methods and algorithms for translating speech signals into text, methods for analyzing speech signals are considered. Solved the problem of analysis and processing of speech signals based on the formation of approximation structures of the correct Hadamard basis method, filtering speech signals based on the basis of discrete cosines.
В последние годы в направлении распознавания речевых сигналов достигнуты множество успехов. Полученные результаты дают возможность использования вместо текстового диалога голосовой, который обеспечивает быстроту и естественность между человеком и машиной. В настоящее время существуют системы распознавания речевых сигналов английского, русского, испанского, французского, японского китайского и арабского языков с высокой точностью. Вышеуказанные системы разработаны в зависимости экономических и политических отношений. Ведущие разработчики в области распознавания речи не обращаютдостаточноевниманиедругимязыкам,вчастностиузбекскомуязыку.Настоящаястатья посвящена методам и алгоритмам перевода речевых сигналов узбекского языка в текстовых, рассмотрены требования системам распознавания речи, а также проблемы определения эффективности систем автоматического распознавания речи. Кроме того, рассмотрены методы и алгоритмы перевода речевых сигналов в текстовых, методы анализа речевых сигналов. Решены задачи анализа и обработки речевых сигналов на основе формирования аппроксимационных структур правильного метода базиса Адамара, фильтрация речевых сигналов на основе базиса дискретных косинусов.
В последние годы в направлении распознавания речевых сигналов достигнуты множество успехов. Полученные результаты дают возможность использования вместо текстового диалога голосовой, который обеспечивает быстроту и естественность между человеком и машиной. В настоящее время существуют системы распознавания речевых сигналов английского, русского, испанского, французского, японского китайского и арабского языков с высокой точностью. Вышеуказанные системы разработаны в зависимости экономических и политических отношений. Ведущие разработчики в области распознавания речи не обращаютдостаточноевниманиедругимязыкам,вчастностиузбекскомуязыку.Настоящаястатья посвящена методам и алгоритмам перевода речевых сигналов узбекского языка в текстовых, рассмотрены требования системам распознавания речи, а также проблемы определения эффективности систем автоматического распознавания речи. Кроме того, рассмотрены методы и алгоритмы перевода речевых сигналов в текстовых, методы анализа речевых сигналов. Решены задачи анализа и обработки речевых сигналов на основе формирования аппроксимационных структур правильного метода базиса Адамара, фильтрация речевых сигналов на основе базиса дискретных косинусов.