Распознавание слов в слитной речи, изолированных слов. Проблема автоматического распознавания речи. Структурная схема устройства выделения признаков речевых сигналов. Моделирование работы блока выделения начала и окончания слова количества звуков на ЭВМ.
9 АНАЛИЗ ТЕХНИЧЕСКОГО ЗАДАНИЯ 15 1.1 Распознавание слов в слитной речи 15 1.2 Распознавание изолированных слов 16 1.3 Проблема автоматического распознавания речи 17 1.4 Структурная схема устройства выделения признаков речевых сигналов 22 1.5 Разработка структурной схемы устройства определения количества звуков в изолированном слове речи 30 2. ОБЗОР СУЩЕСТВУЮЩИХ СИСТЕМ УПРАВЛЕНИЯ РАСПОЗНАВАНИЕМ РЕЧЕВОЙ ИНФОРМАЦИИ И МЕТОДОВ РЕШЕНИЯ 34 3 МОДЕЛИРОВАНИЕ РАБОТЫ БЛОКА ВЫДЕЛЕНИЯ НАЧАЛА И ОКОНЧАНИЯ СЛОВА, КОЛИЧЕСТВА ЗВУКОВ НА ЭВМ 42 5. РАЗРАБОТКА ИНФОРМАЦИОННОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ 48 5.1 Структурно-алгоритмическая организация 48 5.2 Алгоритм программы 49 5.3 Описание интерфейса 51 5.4 Реализация 52 5.4.1 Модуль входа в программу 52 5.4.2 Основной графический модуль 53 5.4.3 Модуль выбора режима работы 53 5.4.4 Модуль ввода речевого сигнала 53 5.4.5 Модуль создания БД эталонов 53 5.4.5 Модули анализа звукового сигнала и распознавания речи 54 5.5 Пример работы программы 54 6 БЕЗОПАСНОСТЬ И ЭКОЛОГИЧНОСТЬ ПРОЕКТА 57 6.1 Системный анализ безопасности и надежности блока выделения начала и окончания слова, количества звуков при эксплуатации 57 6.2 Мероприятия по повышению надежности и безопасности блока 58 6.3 Безопасность блока для природной среды 59 7.ТЕХНИКО-ЭКОНОМИЧЕСКОЕ ОБОСНОВАНИЕ ПРОЭКТА 60 7.1 Расчет заработной платы разработчиков 60 ЗАКЛЮЧЕНИЕ 62 СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ 63 Приложение 65 ВВЕДЕНИЕ В настоящее время научное сообщество вкладывает гигантское количество денег в развитие ноу-хау и научно-исследовательские разработки для решения проблем автоматического распознавания и понимания речи. В настоящее время в среде «речевиков» сложилось представление, что конечной и высшей целью является создание именно «фонетической печатающей машинки», а универсальным методом решения всех речевых проблем являются «скрытые Марковские модели» (СММ). От успешного решения им задачи обучения Марковской модели напрямую зависит качество работы системы распознавания. Запись трех гласных звуков «а-o-e» и слов «Hello», «Start», «Stop», «Next» и «Back» производилась с помощью специального звукового редактора «COOL». По такому же принципу были проведены эксперименты со словами, такими как «Notepad», «Open», «Close», «Pause» и с более сложными словами «Calculator», «Microsoft» и «Explorer».
Вы можете ЗАГРУЗИТЬ и ПОВЫСИТЬ уникальность своей работы
