Компьютерные системы распознавания речи реферат

19.09.2019 Ядвига DEFAULT 2 comments

Это единственная программа, приблизившаяся к тому, чтобы соответствовать заявленным характеристикам. Алгоритм обучения сетей доверия основан на методе градиентного спуска в пространстве вероятностей с использованием только локально доступной информации. Пользователь произносит слова в микрофон, а звуковая карта преобразовывает звук в цифровой сигнал. Основные понятия, которые характеризуют параметры речи человека, связанные с формой, размерами, динамикой изменения речеобразующего тракта и описывающие эмоциональное состояния человека, можно разделить на четыре группы объективных признаков, позволяющих различать речевые образцы: спектрально-временные, кепстральные, амплитудно-частотные и признаки нелинейной динамики. Фонемно-ориентированный метод. Как дополнительные условия, которые можно использовать при расчленении речи на домены, можно перечислить:. В Amtrak признаются, что свою цену 4 млн.

Эти модели использовались как единая структура, где возможности могут быть точно изучены экспериментальным путем. Закодированные представления спектральной трансформации воспроизводства речи используются для нахождения самого правильного пути через сеть, и недавно были получены очень хорошие результаты. Очень важно подчеркнуть использование такого формально- структурного подхода, который способствует автоматичному определению классов символов через структурирование и параметризацию.

При другом подходе базы данных и связанные с ними процессы обработки используются структурой контроля. В этих системах комплексная структура данных, которая содержит всю информацию о воспроизведении звуков, изучается с точки зрения конкретных ограничений.

  • Гладунов С.
  • Например, система HARPI университета Сarnegie-Mellon University является системой, в которой звуковоспроизведение описывается как путь через комплексную сеть.
  • В русском языке есть склады открыты — они заканчиваются слогообразующий звуком, и закрытые — они заканчиваются неслогообразующий звуком.
  • Чтобы иметь возможность сфокусированного исследования ограничений взаимодействия и интеграции в контексте, необходимо применять обе системы.
  • Глушкова под руководством Т.
  • Принцип работы генеративных алгоритмов заключается в генерации максимально правдоподобных эталонных сигналов на основе некоторой автоматной грамматики и сопоставление полученных эталонов с распознаваемым речевым сигналом.

Но как выше указано, каждое из этих ограничений имеет особую внутреннюю модель, и полный анализ не может быть произведен. Для проведения анализа в целом структура данных должна иметь взаимодействие между разными процессами, а также средства для интеграции. Несмотря на то, что структура включает в себя несколько весьма различных источников знаний и ее вклад в понимание речи очень общий, она также имеет большое количество степеней свободы, которые могут быть использованы для тщательного системного воспроизведения.

В отличие от этого, техника, основанная на цепях Маркова, имеет математическую поддержку. Чтобы иметь возможность сфокусированного исследования ограничений взаимодействия и интеграции в контексте, необходимо применять обе системы. Те системы, которые описывают ограничение взаимодействия, сфокусированы во многом на воспроизведении знаний, и они относительно слабо контролируемы, а системам с математической поддержкой, которые в свою очередь имеют великолепную технику для установления параметров и оптимизации изучения, не достает использования комплексной структуры данных, необходимых для характеристики ограничений речи реферат уровня, таких как синтаксис.

Оба направления в настоящий момент находятся в процессе развития. В заключение следует сделать акцент на влияние производственной технологии на эти системы. Технология интеграции не компьютерные системы распознавания речи реферат большой проблемой для систем распознавания речи, наоборот, это является архитектурой этих систем, включая способ представления ограничений.

Необходимо провести грандиозные эксперименты и найти новые способы, которые необходимы для ограничительного влияния взаимодействия. Во многих способах распознавание речи имеет типичный пример стремительно развивающегося класса высоко интегрированных комплексных систем, которые должны использовать лучшую компьютерную технику и самые последние достижения современного математического обеспечения.

В современных компьютерных системах все больше внимания уделяют построению интерфейса естественным вводом-выводом информации распознавание рукописного текста, речевой диалог. Наиболее перспективными на сегодняшний день являются системы речевого ввода. Задачу распознавания речевой информации можно компьютерные на две большие подзадачи:. Непосредственное распознавание отдельных слов осложняется рядом факторов: различием языков, спецификой произношения, шумами, акцентами, ударениями и т.

В настоящее время можно выделить два основных направления при построении систем распознавания речи:. Эталонный - данный метод основан на сравнении некоторых характеристик речи энергетических, спектральных и т. В качестве эталонов в большинстве случаев используют целые слове. Данный метод удобен для использования в системах с ограниченным словарем например, для ввода небольшого набора команд. Фонемно-ориентированный метод.

Основан на выделении фонем из потока речи. Фонема это единица речи системы распознавания собой единицу речи, Подобно тому, как слово состоит из букв, так и речь состоит из фонем.

Для каждого языка имеется свой конечный набор фонем. Сравнивая распознавание речевого потока методом распознавания целых слов и распознавание фонем можно сделать вывод: при небольшом количестве слов, используемых оператором более высокую надежность и скорость можно ожидать от распознавания целых слов, но речи реферат увеличении словаря скорость резко падает.

Предположительно, размер словаря системы распознавания уже в сотню слов делает переход на уровень более низкий, чем распознавание слов в целом, актуальным.

Как работает распознавание речи

Рассмотрим модель построения системы распознавания речи построенной на фонемно-ориектированном методе Рис. Из списка фонем распознанных с определенной точностью, составляется шаблон, который передается на следующий уровень, где по нему происходит подбор наиболее подходящего слова, передача информации о выборе на более высокий уровень для дальнейшего анализа и на нижний, для подстройки системы на конкретного пользователя.

Достоинством этой схемы является высокая адаптивность, дающая возможность динамической самоподстройки системы на оператора, и многоуровневая система проверок, повышающая точность работы.

Движок Sphinx распространяется на условиях лицензии BSD и доступен как для коммерческого, так и для некоммерческого использования, что послужило неоспоримым плюсом в выборе средств для разработки. Теперь же на том конце провода слышится приятный, но неживой женский голос, предлагающий набрать 1 для получения такой-то информации, 2 — для связи с тем-то, 3 — для выхода в меню и т.

Проанализируем возможные механизмы распознавания фонем. Звуки, участвующие в формировании речи, имеют две основных классификации: по артикуляционным признакам и по акустическим признакам. Классификация звуков по артикуляционным признакам является крайне важным при использовании методов генерации и распознавания речи с помощью моделирования носоглотки, но для решения задач деления на фонемы более интересно рассмотрение акустических различий звуков.

Сонорные звучные - чье качество определяется характером звучания голоса, который играет главную роль в их образовании, а шум участвует в минимальной степени:.

Компьютерные системы распознавания речи реферат 7717628

Заметим, что гласные и сонорные звуки состоят из участков затухания импульсов от основных не обертонных колебаний истинных голосовых связок. Для упрощения, будем называть эти участки доменами. Использование домен при распознавании речи вполне очевидно. По сути, домен вспомним, что пока домен рассматривается в приложении только к сонорным и гласным звукам содержит в себе информацию достаточную для распознавания звука. Если взглянуть на образ протяженно произнесенной гласной или сонорного звукато за исключением небольших по длине участков в начале и конце образа звук состоит из домен с высокой степенью идентичностью, даже для различных людей многие характеристики, а соответственно и общий вид домен во многом схожи, что придает особую компьютерные системы распознавания речи реферат методам распознавания при выделении компьютерные системы распознавания речи реферат распознавании фонем через домены.

Еще одним достоинством домен является относительная простота их выделения. По определению, домен начинается с максимального значения в определенном диапазоне, после которого идет затухающий по некоторому закону колебательный процесс. Как дополнительные условия, которые можно использовать при расчленении речи на домены, можно перечислить:.

Дополнительно будем рассматривать шумные длительные звуки как один домен. Это позволит легко выделять корень этих звуков из общего потока и облегчит их анализ. Анализ образов шумных мгновенных взрывных звуков показывает наличие участков по структуре схожих с определенным для гласных и сонорных звуков понятием домена.

Но наряду с совокупностью общих признаков прослеживается различие: для вышесказанных участков в шумных мгновенных звуках отсутствует та строгая идентичность домен между. Во всех мгновенных звуках присутствует момент, сильно облегчающий их выделение из речи - перед произнесением таких звуков наблюдается непродолжительная по меркам восприятия, но весьма значительная, в масштабах длительностей домен, пауза.

противопожарная безопасность работа

Компьютерные системы распознавания речи реферат 865

Эго помогает выделению домен. Поэтому в зависимости от различных алгоритмов компьютерные системы распознавания речи реферат может быть удобно, разбивать такого рода звуки на несколько домен, или же воспринимать их целиком как. При разбиении потока речи на домены мы получаем еще один уровень в распознавании.

В общей иерархии он находится еще ниже, чем уровень распознавания фонем. Получается состав — не волна сонорные, а впадина сонорные. В нем подъем на [р] и подъем на [и], провал на [ж]. Теория должна объяснять все факты. Сонорная теория состава не может это сделать. Очевидно, она — только подступ к этой теории состава.

Есть и другой подвох. Произнесите медленно какое-нибудь длинное слово. Каждый звук произносится или во время сужение прохода для воздуха во рту, или во время расширения.

Если энергично произнести [аппа].

Человек и электричество реферат98 %
Реферат сестринское дело в педиатрии77 %

компьютерные Первый согласный — имплозивного, второй — эксплозивный. Обозначим это в транскрипции так: [аппа]. Шалевые согласные тоже могут быть смикательними и размикательними. В сочетании [асса] длинный согласный [с:] посередине другой, чем распознавания речи начале и в конце.

Системы часть этого [с:] произноситься усиливающимся реферат, вторую — с ослабевают: длинный [с:] состоит из [стр]. Гласные в русском языке, как правило, имплозивного [ 11 ].

Первый [п] — имплозивного, он продолжение того движения, которым проводиться [а]. Это движение — подготовка к произношению широкого звука — [а]. Оно продолжается и на гласном [а], но основная часть гласного — смикательная перед каждой паузой. Слогоделения находиться там, где происходит переход от имплозии к эксплозии. Состав - волна эксплозии — имплозии. Слогообразующий звук — компьютерные системы распознавания речи реферат, который стоит сначала имплозии. Взрывных - имплозивного теория позволяет понять факты без нее не ясны.

Согласен [т] требует полного смыкания. Cлогоделения [ма-ржи], [ко-ржик] тоже может объяснить теория эксплозии - имплозии: [м а-р ж и].

Звук [р] — прорывных, [ж] — щелевой. Они могут быть двумя моментами увеличивается размыкания а третий момент — начало гласного. Такое единство размикательного движения облегчено тем, что и [р] и [ж] артикулируются в одном месте. Итак, факты, которые нельзя объяснить с точки зрения сонорной теории состава, находят толкование в этой теории, взрывных — имплозивного. Но и эта теория не может овладеть всеми фактами.

На самом деле оно коротко.

Компьютерные системы распознавания речи реферат 3471

Факты здесь расходятся с теоретическим предположением. Не объясняет взрывных — имплозивного теория и такого факта. В большинстве языков из всех согласных составляющими любят бывать сонорные.

Почему сонорные согласные удобнее других согласных как слогообразователи? Теория эксплозии — биология на тему птицы этого не объясняет. Итак, две теории.

Каждая объясняет многие факты, но каждая — не. Нельзя их объединить? Прямо скрестить их невозможно [ 12 ]. В русском языке есть склады открыты — они заканчиваются слогообразующий звуком, и закрытые — они заканчиваются неслогообразующий звуком. Законы российского слогоделения приведены далее. Надо узнать, какова природа признаков а и б, создающие такт; что такое ударности и безударность. Однако фактами это не оправдывается. Наиболее значительные разъяснения нения данные в научных работах м.

Поэтому мы слышим [и] как ударный гласный [а] — как безударный. Следующие научные поиски показали, что дело еще сложнее. Оказывается, разграничение ударности — неударном неодинаково в первом и не на первом составе, то есть зависит еще от того, какое место занимает состав и его громкий в такте. Компьютерные системы распознавания речи реферат убедительно показала в своих исследованиях л.

Например, неударные и ударные гласные разные по тембру. Ударный гласный дольше, чем безударный. Эти признаки только сопровождают главное, силовое различие. Данная программная система найдет применение для широкого круга задач. О том, что рассматриваемая тема популярна как в отечественном, так и в мировом научном сообществе свидетельствует большое количество исследований и разработок. Чтобы лучше понять современные реалии распознавания речи, рассмотрим эти исследования и разработки в хронологическом порядке.

Она могла понимать только цифры, сказанные одним голосом. Благодаря поддержке министерства обороны США, в семидесятых годах системы распознавания речи получили значительное развитие. В следующей декаде благодаря новым подходам и технологиям словарный запас подобных систем вырос с нескольких сотен до нескольких тысяч слов и имел потенциал распознавания неограниченного количества слов.

Одной из причин был новый статистический метод, больше известный как скрытая марковская модель. С этих пор принято отсчитывать начало эры коммерческих систем распознавания речи. Начиная с девяностых годов двадцатого века, с появлением быстрых и мощных процессоров, системы автоматизированного распознавания речи стали внедряться повсеместно, но их качество оставляло желать лучшего.

Тем не менее, развитие методов распознавания образов привело к компьютерные системы распознавания речи реферат, что к году удалось достичь процентной точности распознавания, и акцент в исследованиях по данной теме сместился в сторону построения систем, которые бы могли распознавать речь не только по голосу, но и по смыслу. На сегодняшний день благодаря развитию параллельных и облачных компьютерные системы распознавания речи реферат, а также улучшению и разработке новых алгоритмов и моделей распознавания речи, появилась возможность внедрить системы голосового управления в мобильные устройства.

Среди таких систем следует выделить Apple Siri и Google Voice Search, которые благодаря своему довольно высокому качеству задали моду на голосовое управление устройствами и тем самым помогли преодолеть некоторый застой, образовавшийся в данной области научных исследований в середине нулевых годов двадцать первого века. Как видим, распознавание речи переживает в наше время свой расцвет.

Это в частности означает широкий спектр методов, применяемых в данной области научных исследований.

Распознавание и синтез речи. Классические методы распознавания речи – М. Ф. Аль-Шедиват

Так как данное исследование опирается на разработки в области нейронных приемка по количеству и качеству курсовая, в частности, байесовских сетей доверия, то далее будет проведен обзор современных исследований и разработок в области нейронных байесовских сетей. В научном сообществе большим энтузиастом байесовских сетей доверия является профессор университета Торонто Джеффри Хинтон.

В своих работах [2,3], и работах его студентов[4,5] часто используются указанные сети в связке с ограниченной машиной Больцмана. Также байесовские сети доверия при разработке своих систем используют такие американские корпорации, как Microsoft для своего переводчика устного текста в режиме реального времениGoogle для голосового поиска и российская компания Yandex для своей библиотеки распознавания речи Yandex SpeechKit [6].

В распознавании образов Украина имеет некоторые значительные достижения, в основном связанные с именем Тараса Климовича Винцюка.

Лидер в области речевых технологий в Украине — отдел распознавания звуковых образов Международного научно-учебного центра информационных технологий и систем. С конца х годов в отделе тогда при Институте Кибернетики. Глушкова под компьютерные системы распознавания речи реферат Т. Винцюка с по ведутся работы по распознаванию речи.

В Донецком национальном техническом университете исследования, связанные с распознаванием устной речи, ведутся на кафедре прикладной математики и информатики под руководством Олега Компьютерные системы распознавания речи реферат Федяева.

Отдельно стоит отметить работы аспиранта этой кафедры Ивана Юрьевича Бондаренко [7]. Также данной проблемой занимаются студенты и аспиранты кафедры систем искусственного интеллекта под руководством Владислава Юрьевича Шелепова. С наиболее значительными работами магистров ДонНТУ по данной теме можно ознакомиться в библиотеке. Архитектура современной системы автоматического распознавания речи состоит из типичных блоков [8]:.

Она содержала все слова словаря из 20 слов по 4 повтора в разном порядке. График зависимости качества распознавания от объема словаря показан на рисунке 2. Модель, обученная на определенного диктора, имеет лучшее качество распознавания, чем дикторонезависимая.

Это объясняется не только тем, что система лучше распознает диктора, на которого обучалась, но и тем, что база Voxforge обучалась на американских дикторах, а записи для тестирования записывались русскоговорящим диктором. Обзор исследований и разработок показал, что тема распознавания речи весьма актуальна. Отсутствие компьютерные системы распознавания речи реферат в распознавании текстов программ подтверждает научную новизну работы.

Анализ работы первой версии системы CoderMinion, разработанной на базе Sphinx, показывает, что качество распознавания изолированных слов не удовлетворяет практическим требованиям. Поэтому дальнейшие исследования будут направлены на улучшение обучения на СММ. Безусловно, использование грамматических связей между изолированными лексемами также повлияет на качество распознавания. Федяев Олег Иванович. Реферат по теме выпускной работы Содержание Цель Задачи Актуальность темы работы Предполагаемая научная новизна Планируемые практические результаты 1 Обзор исследований и разработок 1.

Спектральное представление достигнуто путем использования широко-частотного анализа записи. Ссылка на статью о параметрах для распознавания эмоций, а не о "параметрах речи в системах распознавания" Пожалуйста, улучшите статью в соответствии с правилами написания статей.

Задачи Обзор существующих методов и систем автоматического распознавания речи; Разработка методики построения распознавателей речи с помощью инструментальной системы Sphinx; Построение в среде Sphinx акустико-лингвитического модуля распознавания лексем языка программирования в однодикторном режиме; Исследование процессов автоматического распозавания слов языка программирования; Написание приложения на Java, обеспечивающего интеллектуальность ввода программ для пользователей.

Актуальность темы работы Тема относится к актуальной проблеме интеллектуализации человеко-компьютерного взаимодействия. Предполагаемая научная новизна и практическая значимость работы Научная новизна работы по данной теме заключается в определении эффективности компьютерного распознавания речи на основе скрытых марковских моделей, используемых в инструментальной среде Sphinx.

Планируемые практические результаты Освоение технологии автоматизации разработки систем распознавания речи на основе инструмента Sphinx; Построение системы голосового ввода текста программ на языке программирования Паскаль ; Оценка качества распознавания лексем языка, как самостоятельных слов, так и с учетом грамматики языка. Гладунов С. Иерархическая нейросетевая структура распознавания слов на основе низкочастотных гармоник Сб.

В 14 томах. Интеллектуальные системы и технологии. Распознавание речи на основе нейросетевой аппроксимации фонем. Обработка естественного языка. Сегментация текста [en] Частеречная разметка Поверхностный синтаксический анализ [en] Обработка сложных слов [en] Извлечение коллокаций [en] Стемминг Лемматизация Распознавание именованных сущностей [en] Разрешение кореферентности Анализ тональности текста Извлечение концептов [en] Синтаксический анализ Разрешение лексической многозначности Извлечение терминологии [en] Извлечение информации Идентификация языка Определение регистра [en].

Извлечение предложений [en] Генерация реферата Многодокументное реферирование [en] Компьютерные системы распознавания речи реферат текста [en]. Автоматизированный Гибридный Интерлингвальный [en] На основе правил На основе примеров На основе словаря [en] На основе трансформации Нейронный Статистический Синхронный.

189870

Распознавание речи Синтез речи Оптическое реферат символов Генерация текста. Размещение патинко Латентное размещение Дирихле Латентно-семантический анализ.

Автоматизированная оценка сочинений [en] Конкордансер [en] Предиктивный ввод текста Система проверки грамматики [en] Система проверки правописания Угадывание синтаксиса [en].

Виртуальный ассистент Виртуальный собеседник Вопросно-ответная система Голосовой интерфейс Интерактивная литература. Искусственный интеллект. Категории : Распознавание речи Речевая коммуникация Применение искусственного интеллекта Синхронный автоматический перевод Средства реабилитации для людей с нарушением опорно-двигательного аппарата Средства реабилитации для людей с нарушением зрения.

Скрытые категории: Википедия:Статьи с некорректным использованием шаблонов:Cite web не указан язык Википедия:Статьи к переработке Википедия:Статьи, требующие распознавания речи Википедия:Статьи с неизвестными терминами Википедия:Нет источников с апреля Википедия:Статьи без источников тип: научная дисциплина Википедия:Статьи с утверждениями без источников более 14 дней Википедия:Стилистически некорректные статьи Википедия:Статьи с разделами без ссылок на источники с марта года Википедия:Статьи без ссылок на источники Википедия:Статьи, достоверность которых требует проверки.

Пространства имён Статья Обсуждение. В других проектах Викисклад. Эта страница в последний раз была отредактирована 3 июня в Текст доступен по лицензии Creative Commons Attribution-ShareAlike ; в отдельных компьютерные системы могут действовать дополнительные условия. Подробнее см. Условия использования. Политика конфиденциальности Описание Википедии Отказ от ответственности Свяжитесь с нами Разработчики Заявление о куки Мобильная версия.

Распознавание речи