О распознавании речи на основе межфонемных переходов

• Veröffentlicht in: Штучний інтелект
• Datum: 2012
• Hauptverfasser: Шелепов, В.Ю., Ниценко, А.В., Дорохина, Г.В.
• Format: Artikel
• Sprache: Russisch
• Veröffentlicht: Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України 2012
• Schlagworte: Анализ и синтез коммуникационной информации
• Online Zugang: https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/56719
• Назва журналу: Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
• Zitieren: О распознавании речи на основе межфонемных переходов / В.Ю. Шелепов, А.В. Ниценко, Г.В. Дорохина // Штучний інтелект. — 2012. — № 1. — С. 132-140. — Бібліогр.: 4 назв. — рос.

Содержание статьи относится к области пофонемного распознавания русских слов. В качестве базовых элементов предлагается использовать не стационарные части звуков речи, а участки межфонемных переходов. Описываются преимущества такого подхода. Предлагается метод распознавания слов по эталонам, автоматически формируемым программой с использованием заранее созданной базы межфонемных переходов. Важнейшее применение – распознавание больших словарей. Описывается программа быстрого создания базы межфонемных переходов на основе автоматической сегментации речевого сигнала. Зміст статті належить до сфери пофонемного розпізнавання російських слів. Як базові елементи пропонується використовувати не стаціонарні частини звуків мовлення, а відрізки міжфонемних переходів. Наводяться переваги такого підходу. Пропонується метод розпізнавання слів за еталонами, які автоматично формуються програмою з використанням заздалегідь створеної бази міжфонемних переходів. Найважливіше застосування – розпізнавання великих словників. Описується програма швидкого створення бази міжфонемних переходів на основі автоматичної сегментації мовленнєвого сигналу. The content of the article relates to phoneme recognition of Russian words. The aim is to propose the method for word recognition by samples, which program automatically creates phoneme transition base. The most important application is large vocabularies recognition.