Елементи методології прецизійного фонетичного аналізу фонограм усного мовлення

Abstract

Дослідження наріжного для сучасної лінгвістики об’єкта — процесу мовленнєвої і текстової міжособистісної комунікації, зважаючи на обсяг інфосфери двадцять першого століття, є неможливим без ґрунтовного та цілеспрямованого залучення інформаційних технологій з інших галузей знань, зокрема, комп’ютерних наук. Утворена в результаті порівняно молода наука — комп’ютерна лінгвістика, ставить за мету автоматичний аналіз природних мов у всіх спектрах їх реалізацій. З довгого списку актуальних задач, активно досліджуваних у парадигмі комп’ютерної лінгвістики, згадаємо автоматизацію складання та лінгвістичної обробки мовних корпусів, автоматизовану класифікацію та реферування документів, створення точних лінгвістичних моделей природних мов, екстракцію фактографічної інформації з неформалізованих лінгвістичних даних тощо. Рушійною силою для поліпшення результатів розв’язання цих дослідницьких задач потенційно є ефективна, строго формалізована методологія обчислювального фонетичного аналізу лінгвістичної інформації, особливо мовленнєвої. Цей тезис цілком відповідає вмісту статті, що доводить актуальність поданих в ній наукових і прикладних результатів. Відповідно, в роботі подані елементи методології прецизійного фонетичного аналізу фонограм усного мовлення з урахуванням явища фонетичної фузії. Математичний апарат створених методів ґрунтується на положеннях теорії розпізнавання образів, теорії інформації і акустичної теорії мовотворення. Цей базис забезпечив основу для аналітичної формалізації проблеми багатокритеріальності процесу розпізнавання мовних одиниць мовлення людиною. В результаті, запропоновано метод для достовірної кластеризації персональних фонетичних алфавітів мовців. Також запропоновані: метод для детектування потенційно ненадійно класифікованих мовних одиниць та коригування результатів процесу автоматизованого транскрибування мовленнєвих сигналів; метод оцінювання впливу середовища поширення досліджуваних мовленнєвих сигналів на результат транскрибування.The study of the cornerstone of modern linguistics - the process of speech and textual interpersonal communication, given the size of the infosphere of the twenty-first century, is impossible without a sound and purposeful involvement of information technology from other fields of knowledge, including computer science. The resulting relatively young science, computational linguistics, aims to automatically analyze natural languages in all spectra of their implementations. Among the long list of topical issues actively studied in the paradigm of computational linguistics, we mention the automation of compi-lation and linguistic processing of language corpora, automated classification and abstracting of documents, creating accu-rate linguistic models of natural languages, extraction of factual information from informal linguistic data. An effective, strictly formalized methodology for computational phonetic analysis of linguistic information, especially speech information, is po-tentially a driving force for improving the results of solving these research problems. This thesis is fully consistent with the content of the article, which proves the relevance of the presented scientific and applied results. Accordingly, the paper presents elements of the methodology of precision phonetic analysis of phonograms of oral speech, taking into account the phenomenon of phonetic fusion. The mathematical apparatus of the created methods is based on the provisions of the theory of pattern recognition, information theory and acoustic theory of language formation. This basis provided the basis for a system of analytical formalization of the problem of multicriteria of the process of recognition of language units of human speech. As a result, a method for reliable clustering of personal phonetic alphabets of speakers is presented. A method for detecting potentially unreliable classified speech units and adjusting the results of the process of automated transcription of speech signals is also presented. A method for estimating the influence of the medium of propagation of the studied speech signals on the transcription result is also proposed.