Автоматичне розпізнавання, розуміння та синтез мовленнєвих сигналів в Україні - Вінцюк, Т.К.; Сажок, М.М.; Селюх, Р.А.; Федорин, Д.Я.; Юхименко, О.А.; Робейко, В.В. (Управляющие системы и машины, 2018)
Проведено аналіз стану та вказано основні шляхи вирішення проблеми автоматичного розпізнавання, розуміння та синтезу українського та багатомовного мовлення, усного перекладу з української та на українську. Узагальнено теоретичні та експериментальні результати доробку українських учених у галузі розпізнавання, розуміння та синтезу звукових образів. Наведено засоби комп’ютерного розпізнавання та синтезу українського мовлення. Цель. Цель данной статьи — проанализировать состояние и наметить основные пути решения проблем автоматического распознавания, понимания и синтеза украинской речи и устного перевода с украинского и на украинский языки. Методы. Моделирование разговорной интеллектуальной деятельности человека с использованием подхода «анализ через синтезом» с экспериментальными исследованиями и апробацией в реальных условиях применения. Результаты. Методы и алгоритмы, предложенные и адаптированные к конкретным аппаратным/программным платформам, позволили разработать речевые информационные системы, отвечающие растущим ожиданиям потенциальных пользователей. Описанные современные речевые информационные системы демонстрируют большее обобщение и меньшую чувствительность к диктору и предметной области при анализе и высокую естественность синтезированного речевого сигнала. Благодаря этим достижениям процессы ввода и поиска устной информации могут быть частично или полностью автоматизированы, в частности для украинского языка. Purpose. The purpose is to analyze the state and outline the main ways of solving the problems of automatic recognition, understanding and synthesis for Ukrainian speech and spoken translation from Ukrainian Sign Language to Ukrainian language. Methods. Modeling the spoken intellectual human activity using the analysis-by-synthesis approach accomplished with the experimental research and approbation in real application conditions. Results. Methods and algorithms proposed and adapted to the specific hardware/software platforms allow the speech information systems developing meeting the growing expectations of potential users. The described contemporary spoken information systems demonstrate more generalization and less sensitivity to speaker and domain during analysis and high naturalness of synthesized speech signal. Due to these achievements, the processes of spoken information input and retrieval can be partially or fully automated, particularly, for Ukrainian.