IX Международная студенческая научная конференция Студенческий научный форум - 2017

В системах распознавания речи, в состав которых входят объекты-слова, проведение распознавания основывается на сравнении со словами в словарях [1, 2]. Требуется определять временные масштабы по двум словам с точки зрения оптимального соответствия.

В работе дается анализ возможностей того, как распознаются отдельные слова при практической реализации.

Есть трудности по созданию алгоритмов автоматического выделения речевых компонентов из потока речи, так как разные люди имеют разное произношение [3].

На настоящий момент весьма активно для распознавания речи применяют статистические подходы. Речевые компоненты описываются на основе использования гауссовой модели сигнала.

Слова представляются в виде совокупности компонентов в пространстве измерений рассчитываются расстояния от таких компонентов до неизвестных реализаций речевых сигналов.

При формировании адаптивных алгоритмов распознавания, важно использовать речевые компоненты, на основе которых отслеживаются медленным изменения в речевых сигналах.

Подходы по исправлению ошибок базируются на том, что автоматическим образом обнаруживаются некорректные последовательности сигналов [4б 5].

Кроме того, что ошибки автоматическим образом исправляются, важно, чтобы отслеживались ошибки пользователей.

Важно понимать, что когда обрабатываются текстовые данные следует развивать комплексные информационные системы [6].

Существуют возможности для ускорения алгоритмов, по повышению скорости распознавании речи. Для этого необходимо принимать во внимание такие критерии:

1. Анализ размеров применяемой лексики;

2. Время, в течение которого происходит адаптация систем;

3. Характеристики речевой спонтанности в распознаваемой речи;

4. Время распознавания.

ЛИТЕРАТУРА

1. Латушко Е.И. Моделирование смысловой структуры текста в процессе обучения иноязычному опосредованному общению / Е.И. Латушко // Фундаментальные исследования. 2004. № 2. С. 61-62.

2. Чопорова Е.И. Структурные трансформации иноязычного текста в процессе его реферирования: комплексный подход / Е.И.Чопорова, Е.И.Мещерякова, Н.Н.Серостанова // Вестник Воронежского государственного технического университета. 2013. Т. 9. № 5-2. С. 127-129.

3.Воронов А.А. Обеспечение системы управления рисками при возникновении угроз информационной безопасности / А.А.Воронов, И.Я.Львович, Ю.П.Преображенский, В.А.Воронов // Информация и безопасность. 2006. Т. 9. № 2. С. 8-11.

4.Зазулин А.В. Особенности построения семантических моделей предметной области / А.В.Зазулин, Ю.П.Преображенский // Вестник Воронежского института высоких технологий. 2008. № 3. С. 026-028.

5.Зяблов Е.Л. Разработка лингвистических средств интеллектуальной поддержки на основе имитационно-семантического моделирования / Е.Л.Зяблов, Ю.П.Преображенский // Вестник Воронежского института высоких технологий. 2009. № 5. С. 024-026.

6.Ермолова В.В. Методика построения семантической объектной модели / В.В.Ермолова, Ю.П.Преображенский // Вестник Воронежского института высоких технологий. 2012. № 9. С. 87-90.

Код для цитирования: Скопировать