Реферат на тему компьютерные системы распознавания речи

by КаллистратPosted on

В заключение следует сделать акцент на влияние производственной технологии на эти системы. Краткое изложение собственных результатов В результате проведенного анализа существующих методов распознавания слитной речи было решено использовать в дальнейших исследованиях по распознаванию слитной речи по фонемные методы распознавания, основанные на сегментации сигнала на отдельные фонемы и последующий анализ сегментированного сигнала рисунок 2. Представление байесовских сетей доверия для решения задачи распознавания образов. Предполагается, что в данной магистерской работе будет предложен новый метод распознавания слитной речи и также для ускорения работы системы распознавания будут задействоваться вычислительные ресурсы графического адаптера, что позволит значительно увеличить скорость распознавания. Размер Словаря: Виртуально неограничен, распознавание в реальном времени с использованием активных словарей. Принципиальное преимущество быстрого Фурье-преобразования в том, что это преобразование очень быстрое.

Преобладают параметры, которые представляют собой пики спектральных энергий звука, а не детали голоса конкретного диктора. Моделирование сигнала представляет собой реферат на тему компьютерные системы распознавания речи преобразования речевых отсчетов в вектора наблюдений, которые представляют события в вероятностном пространстве. Моделирование сигнала может быть разделено на четыре основные операции: спектральная форма, спектральный анализ, параметрическое преобразование и статистическое моделирование.

Первые три операции являются главными задачами в цифровой обработке сигналов. Последняя операция, однако, часто разделяется на систему моделирования сигнала и систему распознавания речи.

В разработанных системах моделирования сигнала существуют три основных, фундаментальных проблем. Первая — поиск параметров, представляющих выделяющиеся аспекты речевого сигнала, преимущественно такие, которые используются человеческой слуховой системой. Такие параметры часто называют ощутимо-значимыми perceptually-meaningful. Вторая — желательная параметризация, которая стойка к изменениям в канале диктора и преобразователя. Назовем ее задачей устойчивости или неизменности. Наконец, совсем недавно стали применять параметры, описывающие спектральную динамику изменение спектра во времени.

Назовем ее задачей временной корреляции. С введением метода марковского моделирования, который способен статистически моделировать развитие сигнала во времени, параметры, объединяющие абсолютные и дифференциальные измерения спектра сигнала, становятся все более общими. Исторически, устойчивость к окружающему шумовому фону была главной движущей силой в разработке моделей сигнала. На самом деле, множество моделей сигнала в настоящее время ведут свои корни от разработок программ для шумной окружающей среды: голосовое управление военным оборудованием распознания языка в рубке и голосовое управление телефоном.

По мере того, как технологии распознавания речи становились все более точными, сами системы распознавания обращают больше внимания на задачи помехоустойчивости, чем на моделирование сигнала. Итак, часто бывает трудно ограничить расширение алгоритма моделирования сигнала.

  • Основная частота определена как частота, с которой вибрируют голосовые связки во время речевого процесса.
  • Размер кадра задан как время в секундах , в течение которого набор параметров верный.
  • Согласные очень крепко связываются между собой, что опять же влияет на последующие ограничения.
  • Результат преобразования Фурье позволяет не только сжать информацию, но и дает возможность сконцентрироваться на важных аспектах речи, которые интенсивно изучались в сфере экспериментальной фонетики.

К тому же, те модели сигнала, которые успешно используются в одном случае, могут быть просто неприменимы в другом. Например, в системе распознавания речи независимо от диктора, созданной для применения в конкретной среде распознавание непрерывно диктуемых чисел в программах компьютерной телефонииопределенные типы статистических вариаций канала и дикторов могут быть успешно предусмотрены и приняты во внимание.

В программах с настройкой на конкретного диктора или программах идентификации диктора, важным является изучение уникальных характеристик пользователя и акустической среды пользователя. Спектральная форма включает в себя две основные операции: аналого-цифровое преобразование — это преобразование сигнала с волны звукового давления в цифровой сигнал; цифровая фильтрация — выделение главной частоты сигнала.

Микрофон, используемый в процессе АЦ-преобразования, обычно вносит нежелательные помехи в сигнал, например сетевой шум звук с частотой 50 Реферат на тему компьютерные системы распознавания речи от электрической проводкитеряет часть низких и высоких частот.

АЦ-преобразователь также вносит свои собственные искажения через нелинейне функции передачи и колебания постоянного смещения.

Ослабление низких и высоких частот часто вызывает проблемы с алгоритмами последовательного параметрического спектрального анализа. Из-за ограничения частотного диапазона аналоговых телекоммуникационных каналов и широкого использования 8 кГц для оцифровке речи в цифровой телефонии, наиболее популярной частотой оцифровки речевого сигнала в телекоммуникациях является та же частота.

Национальный парк комодо рефератДоговор о лизинге докладРеферат на тему государственное и муниципальное управление
Эссе к своим фотоЗаконотворчество субъектов рф рефератТитульный лист реферата образец для школы беларусь
Развитие электронного обучения в китае рефератРеферат возобновляемые и невозобновляемые ресурсы способы решения проблемыДесятичные и обыкновенные дроби контрольная работа
Алкоголизм как социальная проблема рефератРеферат на тему математика в спортеТетрадь для самостоятельных и контрольных работ чуракова
Реферат по фридриху ницшеНакопители на магнитных дисках рефератДипломная работа прически для деловых женщин

Дальнейшее возникновение широкополосных цифровых сетей вызовет появление новых телекоммуникационных систем, которые будут использовать повышенную частоту оцифровке речевого сигнала. В других программах, в которых подсистема распознавания речи имеет доступ к высококачественному представления речевого сигнала, используются следующие частоты: 10 кГц, 12 кГц и 16 кГц.

Такие частоты дают лучший временное и частотное разрешение. В настоящее время телекоммуникационные системы обеспечивают значение этого коэффициента около 30 dB при предложении распознавания речи, что более чем достаточно для получения высокой производительности таких систем[ 4 ].

8728986

Изменения в преобразователях, каналах и фоновом шуме, тем не менее, вызывают определенные проблемы. После преобразования сигнала, заключительным шагом цифровой постфильтрации является применение FIR фильтра Finite Impulse Responce. Существует два общих объяснения преимуществ использования данного фильтра. Первое, секция речевого сигнала содержит сам язык и в действительности имеет отрицательный спектральный уклон ослабление примерно на 20 dB через физиологические характеристики речевого тракта.

Взвешивающий фильтр выполняет смещение этого уклона перед анализом спектра, повышая, таким образом, эффективность этого анализа. Альтернативное объяснение построено на том, что слух более чувствителен в регионе спектра выше 1 кГц. Взвешивающий фильтр усиливает эту область спектра, помогая алгоритму спектрального анализа в моделировании наиболее важных аспектов речевого спектра.

Можно также отметить, что такой взвешивающий фильтр поднимает частоты выше 5 кГц, - области, в которой слуховая система менее чувствительна[ 5 ]. Частоты выше 5 кГц действительно заглушаются голосовым трактом и обычно имеют малый вес в системах распознавания речи.

Акопян Артем Геннадиевич

Известный и изящный взвешивающий алгоритм. Один такой подход — адаптивное взвешивание, в котором спектральный уклон автоматически выравнивается перед спектральным анализом. Если рассмотреть речевые распознаватели с позиции классификации по механизму функционирования, то подавляющая их часть относится к системам с вероятностно-сетевыми методами принятия решения о соответствии входного реферат на тему компьютерные системы распознавания речи эталонному — это метод скрытого Марковского моделирования СММметод динамического программирования и нейросетевой метод рис.

Например, нейронные сети могут быть использованы для классификации характеристик речевого сигнала и принятия решения о принадлежности к той или иной группе эталонов [27]. Нейросеть обладает способностью к статистическому усреднению, то есть решается проблема с вариативностью речи. Многие нейросетевые алгоритмы осуществляют параллельную обработку информации, то есть одновременно работают все нейроны.

Тем самым решается проблема со скоростью распознавания — обычно время работы нейросети составляет несколько итераций. Сейчас многие разработчики используют аппарат нейронных сетей для построения распознавателей [19, 24, 27]. Однако, если сравнить показатели современных систем распознавания с показателями систем времен начала зарождения это области науки, то можно сказать, что за прошедшие десятки лет исследователи недалеко продвинулись.

Если лингвистические алгоритмы N-граммы для языковых моделей, алгоритм Витерби, Баума-Вешна, прямого-обратного хода проработаны хорошо и не требуют улучшений, то алгоритмы акустико-фонетического блока еще пока недостаточно хороши, и имеют потенциал для дальнейшего усовершенствования, что подтверждается современными результатами дикторонезависимого распознавания фонем. На кафедре математической теории интеллектуальных систем и лаборатории проблем теоретической кибернетики механико-математического факультета МГУ им.

Это заставляет некоторых специалистов сомневаться относительно возможности реализации речевого интерфейса в ближайшем будущем [28]. Другие считают, что задача уже практически решена.

Большинство реферат на тему компьютерные системы распознавания речи сходится во мнении, что для развития распознавания речи потребуется какое-то время. Методы автоматического распознавания речи: В 2-х книгах. Hosom, R. Cole, and M. Чекмарев А. Речевые технологии — проблемы и перспективы.

Broersma M. Speech recognition begins to makes itself heard. Поиск по рефератам и авторским статьям. Введение С момента появления первых ЭВМ одним из наиболее важных вопросов развития компьютерной техники был процесс взаимодействия человека с машиной. Современные системы распознавания речи В настоящее время речевое распознавание находит все новые и новые области применения, начиная от приложений, осуществляющих преобразование речевой информации в текст и заканчивая бортовыми устройствами управления автомобилем.

Обзор существующих разработок по распознаванию слитной речи 5. Краткое изложение собственных результатов Выводы Список источников Введение Основная трудность, которая препятствует внедрению речевых технологий в многочисленные сферы деятельности и быта человека, это недостаточная устойчивость процесса распознавания и понимания речи.

Цели и задачи исследования Основной целью магистерской работы является разработка алгоритма для распознавания слитной речи и его реализацию в реферат выбор темы научного исследования программного продукта.

Для выполнения поставленной цели выделены следующие задачи: изучение алгоритмов записи и предварительной обработки речевого сигнала; изучение алгоритмов сегментации речевого сигнала; анализ существующих методов распознавания слитной речи; разработка собственного алгоритма распознавания слитной речи либо модернизация существующего; разработка программного продукта по распознаванию слитной речи; проведение проверки и сравнения результатов работы ПО с существующими приложениями.

Актуальность темы исследования Вопросами автоматического распознавания речи ученые стали заниматься с момента появления первых компьютеров, поскольку текстовый командный интерфейс взаимодействия с ЭВМ не обеспечивал приемлемой скорости и естественности работы. Рисунок 1 Основные элементы систем распознавания слитной речи ЦРТ 3. Предполагаемая научная новизна Предполагается, что в данной магистерской работе будет предложен новый метод распознавания слитной речи и также для ускорения работы системы распознавания будут задействоваться вычислительные ресурсы графического адаптера, что позволит значительно увеличить скорость распознавания.

Планируемые практические результаты Реферат на тему компьютерные системы распознавания речи качестве основных планируемых результатов предполагается достижение поставленной цели: разработка алгоритма распознавания слитной речи и его реализация в виде программного продукта. Точность: Точность распознавания достигает процентов.

Качество распознавания зависит от размера используемых словарей, качества транскрипции, показателя связанности распознаваемых слов, от уровня фонового шума, от параметров используемых каналов связи и характеристик микрофонов. Размер Словаря: Виртуально неограничен, распознавание в реальном времени с использованием активных словарей.

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

Возможность создания активных словарей по требованию заказчика, обучение системы с помощью синтезатора речи. Дикторонезависмая: Система распознавания поддерживает дикторонезависимый и дикторозависимый режимы работы.

Современные технологии распознавания речи

Краткое изложение собственных результатов В результате проведенного анализа существующих методов распознавания слитной речи было решено использовать в дальнейших исследованиях по распознаванию слитной речи по фонемные методы распознавания, основанные на сегментации сигнала на отдельные фонемы и последующий анализ сегментированного сигнала рисунок 2. Рисунок 2 Отсегментированное слово заголовок Полученные метки рисунок 2 могут быть использованы для дальнейшей работы со слитной речью.

Список источников Jelinek F. Sakoe H, Chiba S. Japan, - 7, 9, О стр. Myers C. ASSP, Винцюк Т. Распознавание слов устной речи методами динамического программирования.

Реферат на тему компьютерные системы распознавания речи 1630

Косарев Ю. Естественная форма диалога с ЭВМ. Холоденко А. Соколова Е. 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. Но как выше указано, каждое из этих ограничений имеет особую внутреннюю модель, и полный анализ не может быть произведен.

[TRANSLIT]

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 высокого уровня, таких как синтаксис.

Оба направления в настоящий момент находятся в процессе развития. В заключение следует сделать акцент на влияние реферат на тему компьютерные системы распознавания речи технологии на эти системы. Технология интеграции не является 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.

Сколько стоит написать твою работу? Работа уже оценивается. Ответ придет письмом на почту и смс на телефон. Для уточнения нюансов. Мы не рассылаем рекламу и спам. Нажимая на кнопку, вы даёте согласие на обработку персональных данных и соглашаетесь с политикой конфиденциальности. Спасибо, вам отправлено письмо. Проверьте почту. Если в течение 5 минут не придет письмо, возможно, допущена ошибка в адресе.

В таком случае, пожалуйста, повторите заявку. Если в течение 5 минут не придет письмо, пожалуйста, повторите заявку. Отправить на другой номер? Сообщите промокод во время компьютерные системы с менеджером. Промокод можно применить один раз при первом заказе. Тип работы промокода - " дипломная работа ". Распознавание речи По мере развития компьютерных систем становится все более очевидным, что использование этих систем намного расширится, если станет возможным использование человеческой речи при работе непосредственно с компьютером, и в частности станет возможным управление машиной обычным голосом в реальном времени, а также ввод и вывод информации в виде обычной человеческой речи.

Для успешного распознавания речи следует решить следующие задачи: Ю обработку словаря фонемный составЮ обработку доклад на тему повышение образования школе, Ю сокращение речи включая возможное использование жестких сценариевЮ выбор диктора включая возраст, пол, распознавания речи язык и диалектЮ тренировку дикторов, Ю выбор особенного вида микрофона принимая во внимание направленность и местоположение микрофонаЮ условия работы системы и получения результата с указанием ошибок.

Разнообразие реферат по многим причинам, включая: Ю различия человеческих голосов; Ю уровень речи говорящего; Ю вариации в произношении; Ю нормальное варьирование движения артикуляторов языка, губ, челюсти, нёба.

Под капотом у Yandex. Ронжин, А. Карпов, И. Нейронные сети: полный курс, 2-е издание, : Пер. Deep neural networks for acoustic modeling in speech recognition: The shared views of four research groups. Prediction as a candidate for learning тему hierarchical models of data. А, Бондаренко И. Представление байесовских сетей доверия для решения задачи распознавания образов. The wake-sleep algorithm for self-organizing neural network.

Губенко Наталия Евгеньевна. Введение Цель и задачи исследования Предполагаемая научная новизна Планируемые практические результаты 1. Обзор исследований и разработок по теме 1. Основное содержание работы 2. Цель и задачи исследования Ввиду выше изложенного была поставлена цель — создать систему распознавания устной речи на базе гибридной модели, в основе которой бы находились байесовские распознавания речи доверия.

В соответствии с поставленной целью требуется решить такие задачи: 1. Предполагаемая научная новизна В данной магистерской работе будут использованы байесовские сети доверия в связке с КДП подходом Т. Планируемые практические результаты В результате данной работы планируется создание программной системы, способной осуществлять распознавание речи. Обзор исследований и разработок по теме О том, что рассматриваемая тема популярна как в отечественном, так и в мировом научном сообществе свидетельствует большое количество исследований и разработок.

Реферат на тему компьютерные системы распознавания речи 2720

Рисунок 1 — Архитектурный граф многослойного персептрона Задача обучения многослойного персептрона сводится к эквилибровке весов синаптических соединений таким способом, чтобы на выходе получить нужное отображение входных сигналов [12]. Рисунок 2 — Работа гибридной нейронной сети анимация, 14 кадров, 15 повторений, 65,8 Кбайт Байесовские сети доверия изначально были статистической моделью, которую позже применили для распознавания образов в качестве стохастической нейронной сети.

Формально, данная архитектура представляет собой ацикличный граф, что делает вероятностные вычисления более простыми в сравнении со своей предшественницей, машиной Больцмана. Пусть вектор Х, состоящий из случайных двоичных переменных x1, x2, … xn, определяет логистическую сеть доверия, состоящую из n стохастических нейронов.

Архитектурный граф сети доверия идентичен графу многослойного персептрона с одним скрытым слоем. Если реферат на тему компьютерные системы распознавания речи от деталей, то сети доверия очень сильно схожи с многослойными нейросетевыми архитектурами, особенно с многослойными персептронами.

Так, например, вычисления условной вероятности активации переменной в ответ на собственное индуцированное локальное поле в байесовских сетях определяется следующей функцией: где xj — это переменная, определяющая сеть доверия, а wj — вероятностная зависимость между двумя переменными.

Все попытки разработки систем распознавания русской речи за пределами стран СНГ не увенчались успехом, либо не нашли своего развития, поэтому будет произведен обзор систем разработанных в странах СНГ. В научном сообществе большим энтузиастом байесовских сетей доверия является профессор университета Торонто Джеффри Хинтон. Эти возможности пока недоступны для широкого коммерческого использования. Русский язык как мировой. Из наиболее известных систем распознавания русской речи можно привести устройства "Речь", разработанные в х годах прошлого столетия под руководством Т.

Их сходство состоит в том, что в обоих случаях текущее значение некоторого элемента зависит от состояний связанных с ним элементов. Различие как раз и заключается во множестве этих элементов. Выводы По результатам анализа существующих на сегодняшний день разработок можно сделать вывод, что гибридный подход использования сетей доверия и многослойного персептрона является эффективным инструментом для решения задачи классификации в целом и задачи распознавания устной речи в частности.