Рекомендуемая категория для самостоятельной подготовки:
Реферат*
| Код |
575665 |
| Дата создания |
2021 |
| Страниц |
14
|
Мы сможем обработать ваш заказ (!) 30 сентября в 12:00 [мск] Файлы будут доступны для скачивания только после обработки заказа.
|
Содержание
Оглавление
Введение 3
1.Технологии распознавания речи 3
1.1 История создания и развития технологий 3
1.2 Развитие систем распознавания голоса 5
1.3 Этапы развития систем распознавания речи 6
1.4 Области применения 7
1.5 Технология распознавания в повседневной жизни 9
1.6 Качество систем распознавания голоса 9
1.7 Применение нейронных сетей 10
2. Мировые игроки рынка технологий 11
3. Технология распознавания в повседневной жизни 11
Заключение 12
Список литературы 14
Введение
Введение
Многие из умных гаджетов, которыми мы ежедневно пользуемся, поддерживают технологию распознавания речи. С помощью голоса мы ищем информацию, покупаем товары, управляем другими устройствами
В настоящее время существуют многочисленные технические средства, могущие воспринимать (распознавать) произносимые речевые сообщения: компьютеры, медицинское электронное оборудование, автомобили, мобильные телефоны и др. Что такое распознавание речи? На первый взгляд, все кажется очень просто: человек произносит слово (фразу), а техническая система адекватно реагирует на него: либо выполняет команду, содержащуюся в слове (фразе), либо набирает диктуемый текст, либо как-то иначе «распоряжается» извлеченной из фразы информацией.
Фрагмент работы для ознакомления
Бурное развитие распознавания речи с помощью персонального компьютера (ПК) началось с 1993 г. Две ключевых задачи распознавания речи – достижение 100 % распознавания на ограниченном наборе команд хотя бы для одного диктора и независимое от диктора распознавание непрерывного речевого потока в реальном масштабе времени произвольного языка с приемлемым качеством – до сих пор не решены, несмотря на многочисленные попытки решения этих задач в течение последних 50-ти лет. Современные системы распознавания речи уже дают возможность пользователям диктовать слова (фразы) в обычной разговорной манере. Однако процесс непрерывного распознавания речи, дающий до 95 % качества распознавания при оптимальных условиях, все-таки дает на 100 знаков 5 ошибок. Около 200 ошибок на странице формата A4 – слишком много для профессиональной работы.
Список литературы
Список литературы
1. Барский А. Б. Нейронные сети: распознавание, управление, принятие решений. М.: Финансы и статистика, 2017.
2. Белоруцкий Р.Ю., Житник С.В. РАСПОЗНАВАНИЕ РЕЧИ НА ОСНОВЕ СВЕРТОЧНЫХ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ. Вопросы радиоэлектроники. 2019;(4):47-52. https://doi.org/10.21778/2218-5453-2019-4-47-52
3. Д.А. Гефке, П.М. Зацепин, Применение скрытых марковских моделей для распознавания звуковых последовательностей // Известия 133 Алтайского государственного университета. – Вып. 1(73), т. 2. – Барнаул: Известия АГУ, 2012. –
4. Методы автоматического распознавания речи: В 2-х книгах. Пер. с англ./Под ред. У. Ли. – М.: Мир, 1983. – Кн. 1.
5. Огнев И.В., Огнев А.И., Парамонов П.А., Классификация речевых образов на основе анализа распределений их локальных экстремумов // 131 труды XXI международной научно-технической конференции "Информационные средства и технологии". - М.: МЭИ, 2013
6. Огнев И.В., Парамонов П.А., Распознавание речи методами скрытых марковских моделей в ассоциативной осцилляторной среде. // Известия высших учебных заведений. Поволжский регион. Технические науки – 2013. – Вып. 3.
7. Ронжин А.Л., Ли И. В. Автоматическое распознавание русской речи // Вестник Российской академии наук, 2007, том 77, № 2,
Пожалуйста, внимательно изучайте содержание и фрагменты работы. Деньги за приобретённые готовые работы по причине несоответствия данной работы вашим требованиям или её уникальности не возвращаются.
* Категория работы носит оценочный характер в соответствии с качественными и количественными параметрами предоставляемого материала. Данный материал ни целиком, ни любая из его частей не является готовым научным трудом, выпускной квалификационной работой, научным докладом или иной работой, предусмотренной государственной системой научной аттестации или необходимой для прохождения промежуточной или итоговой аттестации. Данный материал представляет собой субъективный результат обработки, структурирования и форматирования собранной его автором информации и предназначен, прежде всего, для использования в качестве источника для самостоятельной подготовки работы указанной тематики.
bmt: 0.00354