Статья 1318

Название статьи

ПРОГРАММНОЕ СРЕДСТВО ОЦЕНКИ ЭФФЕКТИВНОСТИ ТЕХНОЛОГИЙ РАСПОЗНАВАНИЯ РЕЧИ 

Авторы

Алексеев Илья Владимирович, аспирант, Пензенский государственный университет (Россия, г. Пенза, ул. Красная, 40), E-mail: aius@pnzgu.ru
Митрохин Максим Александрович, доктор технических наук, заведующий кафедрой вычислительной техники, Пензенский государственный университет (Россия, г. Пенза, ул. Красная, 40), E-mail: vt@pnzgu.ru
Кольчугина Елена Анатольевна, доктор технических наук, профессор, кафедра математического обеспечения и применения ЭВМ, Пензенский государственный университет (Россия, г. Пенза, ул. Красная, 40), E-mail: kea@pnzgu.ru 

Индекс УДК

004.934 

DOI

10.21685/2072-3059-2018-3-1 

Аннотация

Актуальность и цели. Объектом исследования являются современные технологии распознавания речи. Предмет исследования – оценка эффективности современных систем распознавания речи. Целью работы является определение основных показателей эффективности современных технологий распознавания речи на примере некоторых систем для определения возможности их применения в речевом интерфейсе систем специального назначения.
Материалы и методы. Исследования выполнены с использованием методов распознавания образов и методов математической статистики.
Результаты. Проведена оценка эффективности систем распознавания речи, получены количественные показатели точности и вероятности ошибок при распознавании произнесенных команд управления.
Выводы. Существующие системы распознавания речи общего назначения обладают достаточно высокой эффективностью, но ни одна из рассмотренных систем не может на данном этапе использоваться в специальных системах. 

Ключевые слова

пользовательский интерфейс, речевой интерфейс, скрытые марковские модели, нейронные сети, распознавание речи 

 

 Скачать статью в формате PDF

Список литературы

1. Куликов, С. С. Тестирование программного обеспечения. Базовый курс : практ. пособие / С. С. Куликов. – Минск : Четыре четверти, 2015. – 294 с.
2. CMUSphinx Tutorial for Developers // GitHub. – URL: https://cmusphinx.github.io/wiki/tutorial/ (дата обращения: 17.07.2018).
3. Speech and Machine Learning // Mozilla Research. – URL: https://research.mozilla.org/machine-learning/ (дата обращения: 17.07.2018).
4. An Open Source Machine Learning Framework for Everyone // TensorFlow. – URL: https://www.tensorflow.org/ (дата обращения: 17.07.2018).
5. Распознавание речи. Документация SpeechKit Mobile SDK // Yandex. – URL: https://tech.yandex.ru/speechkit/mobilesdk/doc/common/speechkit-common-asroverview-technology-docpage/ (дата обращения: 17.07.2018).
6. Современные проблемы в области распознавания речи // Auditech. – URL: http://www.auditech.ru/page/darkness.html (дата обращения: 17.07.2018). 

 

Дата создания: 23.10.2018 10:52
Дата обновления: 15.04.2019 15:03