Основні підходи до розпізнавання мовленнєвої інформації (частина 2)

Abstract

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.