Проблеми створення систем розпізнавання мовлення для різних комп’ютерних платформ

• Published in: Искусственный интеллект
• Date: 2013
• Main Authors: Васильєва, Н.Б., Федорин, Д.Я.
• Format: Article
• Language: Ukrainian
• Published: Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України 2013
• Subjects: Анализ и синтез коммуникационной информации
• Online Access: https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/85199
• Journal Title: Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
• Cite this: Проблеми створення систем розпізнавання мовлення для різних комп’ютерних платформ / Н.Б. Васильєва, Д.Я. Федорин // Искусственный интеллект. — 2013. — № 4. — С. 158–167. — Бібліогр.: 11 назв. — укр.

Розглядаються проблеми, пов’язані з побудовою системи розпізнавання мовлення на різних обчислювальних
 платформах. Особлива увага приділяється формуванню бази даних і знань акустичного, фонетичного
 та лексичного рівнів. Моделюється зв’язок акустичної та лінгвістичної компонент системи розпізнавання
 мовленнєвого сигналу, досліджується ефективність вибору мовленнєвих елементів та застосовуються
 методи обмеження порядку їх слідування. Описуються особливості реалізації системи розпізнавання
 на архітектурі мікропроцесорів ЦОС, враховуючи можливість віддаленої обробки мовленнєвого сигналу. Рассматриваются проблемы, связанные с созданием систем распознавания речи на различных
 вычислительных платформах. Особое внимание уделяется формированию базы данных и знаний
 акустического, фонетического и лексического уровней. Моделируется связь акустической и лингвистической
 компонент системы распознавания речевого сигнала, исследуется эффективность выбора речевых
 элементов и применяются методы ограничения порядка их следования. Описываются особенности
 реализации системы распознавания на архитектуре микропроцессоров ЦОС, включительно с возможностью
 удаленной обработки речевого сигнала. The problems associated with building a speech recognition system on different computing platforms are considered.
 Particular attention is given to the data and knowledge base forming for acoustic, phonetic and lexical levels. Relation
 between speech recognition acoustic and linguistic components is being modeled as well as spoken element selection
 has been investigated and element order constraining methods are applied. Aspects of decoder implementation on the
 DSP microprocessor architecture including the possibility of speech signal remote processing are described.