Розробка програмної системи для аналізу голосових повідомлень
Вантажиться...
Файли
Дата
Автори
Науковий керівник
Редактор
Інші учасники
Відповідальний
ORCID
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
DOI
Альтернативна назва
Анотація
Запропоновано підхід до розробки desktop-застосунку для аналізу голосових повідомлень із використанням засобів штучного інтелекту, який поєднує автоматичну транскрибацію мовлення на основі моделі Whisper з інтелектуальним аналізом тексту через генеративну модель ChatGPT та формуванням структурованого аналітичного звіту, що дозволяє підвищити ефективність опрацювання аудіоконтенту.
An approach to the development of a desktop application for voice message analysis using artificial intelligence tools is proposed, which combines automatic speech transcription based on the Whisper model with intelligent text analysis via the generative ChatGPT model and the generation of a structured analytical report, thus improving the efficiency of audio content processing.
An approach to the development of a desktop application for voice message analysis using artificial intelligence tools is proposed, which combines automatic speech transcription based on the Whisper model with intelligent text analysis via the generative ChatGPT model and the generation of a structured analytical report, thus improving the efficiency of audio content processing.
Опис
УДК
Тип документа
Мова
ISSN
Посилання на публікацію
Серія, номер
ISBN
ББК
Інші ідентифікатори
Пов’язані матеріали
Спонсорська підтримка
Правовласник
Бібліографічний опис
Антонюк В. О. Розробка програмної системи для аналізу голосових повідомлень // Матеріали Міжнародної науково-практичної інтернет-конференції «Молодь в науці: дослідження, проблеми, перспективи (МН-2026)», м. Вінниця, 22-26 червня 2026 р. Електрон. текст. дані. 2026. URI: https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/mn/mn2026/paper/view/29913.
Схвалення
Рецензія
Доповнено
Цитується в
Список використаної літератури (3)
- Radford A. Robust Speech Recognition via Large-Scale Weak Supervision / A. Radford, J. W. Kim, T. Xu et al. // arXiv preprint arXiv:2212.04356. – 2022.
- OpenAI API [Електронний ресурс]. – Режим доступу: https://platform.openai.com/docs (дата звернення: 25.05.2026).
- JavaFX Documentation [Електронний ресурс]. – Режим доступу: https://openjfx.io (дата звернення: 25.05.2026). Владислав Олександрович