Для цитирования:
Савин А. Н., Тимофеева Н. Е., Гераськин А. С., Мавлютова Ю. А. Разработка системы распознавания речи на основе скрытых марковских моделей отдельных слов // Известия Саратовского университета. Новая серия. Серия : Математика. Механика. Информатика. 2017. Т. 17, вып. 4. С. 452-464. DOI: 10.18500/1816-9791-2017-17-4-452-464, EDN: ZXJPON
Разработка системы распознавания речи на основе скрытых марковских моделей отдельных слов
Приведены результаты разработки программных модулей, реализующих систему распознавания речи на основе скрытых Марковских моделей отдельных слов и использования линейного предсказания при кодировании признаков звукового сигнала. Обосновывается структура системы распознавания речи, использующая скрытые марковские модели отдельных слов, состоящая из четырех модулей: модуль выделения слов из звукового потока, модуль анализа признаков слова, модуль обучения скрытых марковских моделей и модуль распознавания слов. Приводятся алгоритмы формирования скрытых марковских моделей с лево-правой топологией для отдельных слов требуемого словаря команд системы управления объекта, основанные на кодировании признаков звукового сигнала, использующего линейные предсказания. Приведены результаты оценки достоверности последовательности наблюдений, соответствующих отдельным словам, получаемым с помощью предложенного алгоритма обработки. Разработанные программные модули позволяют эффективно подготавливать необходимые исходные данные и формировать таким образом требуемый словарь команд системы управления объекта, строить скрытые марковские модели отдельных слов, проводить их обучение с помощью алгоритма Баума - Велша. Построенные словари команд предполагается использовать в интеллектуальных системах управления различными объектами.
- Жиляков Е. Г., Бабаринов С. Л., Чадюк П. В. Исследование сервиса компании Google Inc. по распознаванию русской речи // Научные ведомости БелГУ. Сер. История. Политология. Экономика. Информатика. 2013. № 15(158), вып. 27/1. С. 247–255.
- Титов Ю. Н. Современные технологии распознавания речи // Вестн. Тамб. ун-та. Сер. Естественные и технические науки. 2006. Т. 11, вып. 4. С. 571–574.
- 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 // Изв. Сарат. ун-та. Нов. сер. Сер. Математика. Механика. Информатика. 2015. Т. 15, вып. 3. С. 340–350. DOI: https://doi.org/10.18500/18169791-2015-15-3-340-350.
- Рабинер Л. Р. Скрытые Марковские модели и их применение в избранных приложениях при распознавании речи : Обзор // ТИИЭР. 1989. Т. 77, № 2. С. 86–120.
- Портал компании National Instruments Russia. URL: http://www.labview.ru (дата обращения: 15.12.2017).
- Блейхут Р. Быстрые алгоритмы цифровой обработки сигналов. М. : Мир, 1989. 448 с.
- Адлер Ю. П., Маркова Е. В., Грановский Ю. В. Планирование эксперимента при поиске оптимальных условий. М. : Наука, 1976. 279 с.
- 1376 просмотров