Основні підходи до розпізнавання мовленнєвої інформації (частина 2)
Вантажиться...
Файли
Дата
Автори
Науковий керівник
Редактор
Інші учасники
Відповідальний
ORCID
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
DOI
Альтернативна назва
Basic approaches to speech recognition (part II)
Основные подходы к распознаванию речевой информации (часть 2)
Основные подходы к распознаванию речевой информации (часть 2)
Анотація
Проаналізовано різноманітні підходи до обробки та розпізнавання мовленнєвої інформації. Порівняно перетворення Фур’є та вейвлет-перетворення, як методи параметризації та первинної обробки сигналу, а також штучні нейронні мережі і штучні імунні системи як методи розпізнавання обробленого сигналу. Розглянуто дикторозалежну модель розпізнавання мовленнєвої інформації на основі штучних нейронних мереж та штучних імунних систем. Розглянуто питання застосування штучних нейронних мереж для моделювання лінійних електронних фільтрів. Обговорено перспективи створення адекватних моделей штучних імунних систем для розпізнавання мовленнєвої інформації, як найпрогресивнішої і перспективнішої з відомих на сьогодні методик.
Проанализированы разнообразные подходы к обработке и распознаванию речевой информации. Как методы параметризации и первичной обработки сигнала сравниваются вейвлет-преобразование и преобразование Фурье, как методы распознавания обработанного сигнала – искусственные нейронные сети и искусственные иммунные системы. Рассмотрена дикторозависимая модель распознавания речевой информации на основе искусственных нейронных сетей и искусственных иммунных систем. Рассмотрен вопрос применения искусственных нейронных сетей для моделирования линейных электронных фильтров. Обсуждены перспективы создания адекватных моделей искусственных иммунных систем для распознавания речевой информации, как наиболее прогрессивной и перспективной из существующих на данное время методик.
The paper considers and analyzes various approaches of speech signal processing and recognition. Wavelet and Fourier transform are compared as methods of initial signal processing and parameterization and artificial neural networks and artificial immune systems are compared as methods of speech recognition. ANN for speaker-dependent speech recognition is examined and ANN model for FIR and IIR digital filter simulation is presented. AIS speaker-dependent speech recognition system is investigated as the most promising among existing systems.
Проанализированы разнообразные подходы к обработке и распознаванию речевой информации. Как методы параметризации и первичной обработки сигнала сравниваются вейвлет-преобразование и преобразование Фурье, как методы распознавания обработанного сигнала – искусственные нейронные сети и искусственные иммунные системы. Рассмотрена дикторозависимая модель распознавания речевой информации на основе искусственных нейронных сетей и искусственных иммунных систем. Рассмотрен вопрос применения искусственных нейронных сетей для моделирования линейных электронных фильтров. Обсуждены перспективы создания адекватных моделей искусственных иммунных систем для распознавания речевой информации, как наиболее прогрессивной и перспективной из существующих на данное время методик.
The paper considers and analyzes various approaches of speech signal processing and recognition. Wavelet and Fourier transform are compared as methods of initial signal processing and parameterization and artificial neural networks and artificial immune systems are compared as methods of speech recognition. ANN for speaker-dependent speech recognition is examined and ANN model for FIR and IIR digital filter simulation is presented. AIS speaker-dependent speech recognition system is investigated as the most promising among existing systems.
Опис
Ключові слова
розпізнавання мови , перетворення фур’є , вейвлет-перетворення , штучні нейронні мережі , штучні імунні системи , ainet , шумопригнічення , сегментація мовленнєвого сигналу , вокалізований сигнал , speech recognition , fourier transform , wavelet transform , artificial neural networks , artificial immune systems , ainet , noise reduction , speech signal segmentation , voiced signal
Тип документа
Мова
Є частиною
Посилання на публікацію
Серія, номер
ISBN
ББК
Інші ідентифікатори
Пов’язані матеріали
Спонсорська підтримка
Правовласник
Бібліографічний опис
Добрушкін Г. О. Основні підходи до розпізнавання мовленнєвої інформації (частина 2) [Текст] / Г. О. Добрушкін, В. Я. Данилов // Вісник Вінницького політехнічного інституту. - 2010. - № 2. - С. 61-73.