Для цитирования:
Савин А. Н., Тимофеева Н. Е., Гераськин А. С., Мавлютова Ю. А. Разработка компонентов программного комплекса для потоковой фильтрации аудиоконтента на основе использования скрытых марковских моделей // Известия Саратовского университета. Новая серия. Серия : Математика. Механика. Информатика. 2015. Т. 15, вып. 3. С. 340-350. DOI: 10.18500/1816-9791-2015-15-3-340-350, EDN: UKIVHN
Разработка компонентов программного комплекса для потоковой фильтрации аудиоконтента на основе использования скрытых марковских моделей
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.
- Гоноровский И. С., Демин М. П. Радиотехнические цепи и сигналы. М. : Дрофа, 2006. 719 с.
- Сергиенко А. Б. Цифровая обработка сигналов. СПб. : Питер, 2007. 750 с.
- Рабинер Л. Р. Скрытые Марковские модели и их применение в избранных приложениях при распознавании речи // ТИИЭР. 1989. Т. 77. С. 86–120.
- 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).
- Портал компании National Instruments Russia. URL: http://www.labview.ru (дата обращения: 25.12.2012).
- 1258 просмотров