Нутқни автоматик таниб олиш талаблари ва ёндашувлари

  • № 4 (10) 2019

Страницы: 

25

 – 

27

Язык: узбекский

Открыть файл статьи
Открыть страницу статьи в Интернет

Аннотация

Нутқни автоматик таниб олиш микрофондан олинган акустик сигнални сўзлар кетма-кетлигига ўтказиш жараёнидир. Ҳосил бўлган сўзлар кетма-кетлиги берилган нутқли мулоҳаза маъносини тушунишда фойдаланилади. Мазкур ишда нутқни таниб олиш тизимларига қўйиладиган асосий талаблар ва ишлаб чиқиш ёндашувлари таҳлил қилинган.

Speech recognition is the process of transferring an acoustic signal from a microphone to a sequence of words. The sequence of words used is used to understand the meaning of speech. In this study, the main requirements and approaches to the development of speech recognition systems were analyzed.

Список использованных источников

  1. Беллман, Р. Динамическое программирование / Р. Беллман; М.: ИЛ, 1960, 400 с.
  2. Винцюк, Т. К. Распознавание слов устной речи методами динамического программирования/ Т. К. Винцюк // М.: Кибернетика, 1968. – №1. –С. 15-22.
  3. Галунов, В.И. Состояние исследований в области речевых технологий и задачи, выдвигаемые государственными заказчиками / В.И. Галунов, и др. // Доклад на секции по автоматическому распознаванию и синтезу речи РАН. М., 2002.
  4. Галушкин, А.И. Теория нейронных сетей / А.И. Галушкин; М.:ИПРЖР, 2000, 416 c.
  5. Геппенер, В.В. Вейвлет-преобразование в задачах цифровой обработки сигналов: Учебное пособие / В.В. Геппенер, Д.А. Черниченко, С.А. Экало // СПб.: Изд-во СПбГЭТУ, 2002. 78 c.
  6. Джелинек, Ф. Распознавание непрерывной речи статистическими методами / Ф. Джелинек // ТИИЭР 64, № 4, 1976, с. 131-160.
  7. Ли, И.В. Проектирование систем речевого диалога / И.В. Ли, А.Л. Ронжин // Труды СПИИРАН. Вып. 3, т. 1. — СПб.: Наука, 2006, С. 320-338.
  8. Марков, А.А. Об одном применении статистического метода / А.А. Марков // Известия АН, сер.6, X, №4, 1916, 239 c.
  9. Моттль, В.В. Скрытые Марковские модели в структурном анализе сигналов / В.В. Моттль, И.Б. Мучник; М.: Физматлит, 1999, 351 с.
  10. Осовский, С. Нейронные сети для обработки информации / С. Оссовский, пер. с польского И. Рудинского. -М.: Финансы и статистика, 2004, 344 с.
  11. Петровский, А.А. Методы построения устройств распознавания речи на базе гибрида нейронная сеть/скрытая Марковская модель / А.А. Петровский // Нейрокомпьютеры: разработка, применение, 2002, № 12, с. 26-36.
  12. Потапова, Р.К. Речевое управление роботом / Р.К. Потапова //М.:КомКнига, 2005, 328 с.
  13. Рабинер, Л. Цифровая обработка речевых сигналов / Л. Рабинер, Р. Шафер– М.: Радио и связь, 1987.
  14. Ронжин, A. Метод распознавания слитной речи на основе анализа сигнала в скользящем окне и теории размытых множеств / А. Ронжин и др. // Научно-теоретический журнал «Искусственный интеллект», №4. – Донецк, Украина, 2002, C. 256-263.
  15. Ронжин, А.Л. Речевой и многомодальный интерфейсы / А.Л. Ронжин, А.А.Карпов, И.В. Ли; - М.: Наука, 2006 - (Информатика: неограниченные возможности и возможные ограничения), 173 с.
  16. http://www.sakrament.com/viewprod.php?TopId=30&ProdId=24
  17. http://htk.eng.cam.ac.uk/
  18. http://www.newvoice.ru/
  19. http://www.nuance.com
  20. http://speechpro.com/production/?id=471&fid=44
  21. Соколов, Б.В. Концептуальные основы оценивания и анализа качества моделей и полимодельных комплексов / Б.В. Соколов, Р.М. Юсупов // Теория и системы управления. – 2004. –№ 6 –С. 5–16.
  22. Станкевич, Л.А. Интеллектуальные роботы и системы управления /Л.А. Станкевич // Нейрокомпьютеры: разработка и применение, № 8-9, 2005.
  23. Ушакова, Т.Н. Проблема внутренней речи в психологии и психофизиологии. Психологические и психофизиологические исследования речи / Т.Н. Ушакова – М.: Наука, 1985. – C. 13-26.
  24. Cox, R.V. Speech and Language Processing for Next-Millennium Communications Services / R.V. Cox, et al // Proceedings of the IEEE, Vol. 88, No. 8, 2000, pp. 1314-1337.
  25. Furui, S. 50 years of progress in speech and speaker recognition / S. Furui // Proceedings of SPECOM’2005, Patras, Greece, 2005, pp. 3-9.
  26. Haton, J.-P. Automatic speech recognition: Past, Present and Future / J.-P. Haton // Proceedings of SPECOM’2004, St. Petersburg: “Anatoliya”, 2004, pp. 3-7.
  27. Hori, T. An extremely-large-vocabulary approach to named entity extraction from speech / T. Hori, A. Nakamura // Proceedings of ICASSP’2006, Toulouse, France, 2006.
  28. Potryasaev, S. Quality and Quantity Estimation and Analysis of Multimodal Systems for Human-Computer Interaction / S. Potryasaev, B. Sokolov, Yusupov // Proceedings of SPECOM’2006, St. Petersburg: “Anatoliya”, 2006, pp. 158-167.
  29. Psutka, J. Large Vocabulary ASR for Spontaneous Czech in the MALACH Project / J. Psutka, et al // Proceedings of Eurospeech’2003, Geneva, Switzerland, 2003, pp. 1821-1824.
  30. Rabiner, L. Fundamentals of Speech Recognition / L. Rabiner, B. Juang – New Jersey: Prentice-Hall, Englewood Cliffs, USA, 1993.
  31. Surendran, D. Dialog Act Tagging with Support Vector Machines and Hidden Markov Models / D. Surendran, G. Levow // Proceedings of Interspeech’2006, Pittsburgh, PA, USA, 2006, pp. 1950-1953.
  32. Timofeev, A.V. Development of man-machine interfaces and virtual reality means for integrated medical systems / A.V. Timofeev, et al. // Proceedings of SPECOM'2006, St. Petersburg: “Anatolya”, 2006, pp. 175-178.
  33. Trentin, E. A survey of hybrid ann/hmm models for automatic speech recognition / E. Trentin, M. Gori // Neurocomputing, vol. 37, no. 1-4, 2001, pp. 91-126.
  34. Turunen, M. Evaluation of a Spoken Dialogue System with Usability Tests and Long-term Pilot Studies: Similarities and Differences / M. Turunen, J. Hakulinen, A. Kainulainen // Proceedings of Interspeech’2006, Pittsburgh, USA, 2006, pp. 1057-1060.

Список всех публикаций, цитирующих данную статью