Рубрика: 
УДК: 
004.934
Язык публикации: 
английский

РАЗРАБОТКА КОМПОНЕНТОВ ПРОГРАММНОГО КОМПЛЕКСА ДЛЯ ПОТОКОВОЙ ФИЛЬТРАЦИИ АУДИОКОНТЕНТА НА ОСНОВЕ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ СКРЫТЫХ МАРКОВСКИХ МОДЕЛЕЙ

Аннотация: 

Приведены результаты разработки эффективных алгоритмов потокового распознавания речи с помощью стохастических моделей, основанных на использовании скрытых марковских моделях. В статье приводятся основные теоретические сведения для скрытой марковской модели дискретной системы, выделяются параметры, необходимые для ее определения, также рассмотрены три основные задачи, которые должны быть решены для успешного применения скрытой марковской модели в системах распознавания речи. Приводятся алгоритмы метода Баума–Велша, направленного на уточнение параметров модели и метода Витерби, подбора наиболее вероятной последовательности состояний системы. Эти два метода реализованы в среде графического программирования LabVIEW в виде программных модулей, реализующих построение скрытых марковских моделей отдельных слов с использованием метода Баума–Велша и распознавание этих слов на основе метода Витерби. Предполагается использование данных модулей для реализации потоковой фильтрации аудиоконтента в цифровых системах связи.

Библиографический список
  1.  Гоноровский И. С., Демин М. П. Радиотехнические цепи и сигналы. М. : Дрофа, 2006. 719 с.
  2.  Сергиенко А. Б. Цифровая обработка сигналов. СПб. : Питер, 2007. 750 с.
  3.  Рабинер Л. Р. Скрытые Марковские модели и их применение в избранных приложениях при распознавании речи // ТИИЭР. 1989. Т. 77. С. 86–120.
  4.  Narada Warakagoda A Hybrid ANN-HMM ASR system with NN based adaptive preprocessing M. Sc. thesis. URL: http://jedlik.phy.bme.hu/ gerjanos/HMM/hoved.html (Accessed: 21.12.2012).
  5. Портал компании National Instruments Russia. URL: http://www.labview.ru (дата обращения: 25.12.2012).
Полный текст в формате PDF: