ПРИМИНЕНИЕ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ В РАСПОЗНАВАНИИ РЕЧИ

Authors

  • Максад Каримбердиевич Онаркулов Авторы: д.ф.ф.м.н. (Старший преподаватель кафедры «Прикладная математика и информатика» Ферганского Государственного Университета).
  • Мирсаид Абдулазиз угли Юсупов (Магистрант 2 курса направления «Прикладная математика» Ферганского Государственного Университета).
  • Лазизжон Акмалжон угли Умиржонов (Магистрант 2 курса направления «Прикладная математика» Ферганского Государственного Университета).

Keywords:

алгоритмы распознавания речи, методы распознавания речи, классификация методов распознавания речи.

Abstract

В данной статье рассмотрены алгоритмы распознавания речи и приведена классификации методов распознавания речи.

References

Кипяткова И.С., Карпов А.А. Аналитический обзор систем распознавания русской речи с большим словарем // Труды СПИИРАН. – 2010. – Вып. 12. – С. 7-20.

Беленко М.В., Балакшин П.В. Cравнительный анализ систем распознавания речи с открытым кодом // МНИЖ. 2017. №4-4 (58).

Данков Н.И. Исследование возможностей нейросетевых технологий в области идентификации голоса // Экономика и качество систем связи. 2018. №3.

Карпов Алексей Анатольевич, Кипяткова Ирина Сергеевна Методология оценивания работы систем автоматического распознавания речи // Приборостроение. 2012. №11.

Меденников, И. П. Двухэтапный алгоритм инициализации обучения акустических моделей на основе глубоких нейронных сетей / И. П. Меденников // Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики. — 2016. — Т. 16., № 2. — С. 379–381.

Prudnikov, A. Improving Acoustic Models For Russian Spontaneous Speech Recognition / A. Prudnikov, I. Medennikov, V. Mendelev, M. Korenevsky, Y. Khokhlov // Speech and Computer, Lecture Notes in Computer Science. — 2015. — Vol. 9319. — P. 234–242.

Маковкин К. А. Гибридные модели: скрытые марковские модели и нейронные сети, их применение в системах распознавания речи // Модели, методы, алгоритмы и архитектуры систем распознавания речи: Изд-во «Вычислительный центр им. А. А. Дородницына РАН», – М.: 2006. – С.40-95.

Авсентьев А.О., Лукьянов А.С. Применение скрытых марковских моделей для распознавания речи диктора. 2015. №2.

Созыкин А. В. Обзор методов обучения глубоких нейронных сетей // Вестник ЮУрГУ. Серия: Вычислительная математика и информатика. 2017. №3.

Стас Тамби Тахсинович, Метод получения векторов акустических признаков для распознавания последовательности фразы в условиях шумовых помех // Известия ВУЗов. Поволжский регион. Технические науки. 2015. №2 (34).

. Geoffrey Hinton, Li Deng, Dong Yu, George Dahl, Abdel-rahman Mohamed, Navdeep Jaitly, Andrew Senior, Vincent Vanhoucke, Patrick Nguyen, Tara Sainath, and Brian Kingsbury Deep Neural Networks for Acoustic Modeling in Speech Recognition - IEEE, Signal Processing Magazine, 2012.

Downloads

Published

2023-05-24

How to Cite

Онаркулов, М. К., Юсупов , М. А. у., & Умиржонов , Л. А. у. (2023). ПРИМИНЕНИЕ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ В РАСПОЗНАВАНИИ РЕЧИ. Educational Research in Universal Sciences, 2(3 SPECIAL), 1206–1210. Retrieved from http://erus.uz/index.php/er/article/view/2554