Розпізнавання мови з використанням спектрограм та глибинного навчання
Вантажиться...
Дата
2021
Автори
Науковий керівник
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
КПІ ім. Ігоря Сікорського
Анотація
Дипломна робота: 91 с., 24 рис., 6 табл., 2 додатки, 18 джерел.
Об’єкт дослідження – класифікація мови
Мета роботи – проаналізувати існуючі рішення для розпізнавання
мови та розробити власне рішення розпізнавання слів та мови.
Технологія розпізнавання мови - це те, про що мріяли і над яким
працювали десятки років. Однак для всіх сучасних технологічних досягнень
голосове управління було досить складною справою. Результат цього
дослідження допоможе краще «зрозуміти» методи розпізнавання мови.
У цьому документі розглянута проблема сегментація аудіо сигналу з
подальшою класифікацією коротких-слів команд. Розпізнавання слів є
важливим кроком до розпізнавання мови. Класифікація різних слів є
основою технології розпізнавання мови, яка дає можливість робити базове
передбачення сказаного.
Метою дипломної роботи є розробка системи класифікації аудіо
сигналів, за допомогою трансформування сигналу в ряд Фур’є та глибоких
нейронних мереж.
Опис
Ключові слова
нейронні мережі, розпізнавання, спектрограми, ряди фур’є, робота з аудіо, neural networks, recognition, spectrograms, fourier series, audio work
Бібліографічний опис
Собко, І. О. Розпізнавання мови з використанням спектрограм та глибинного навчання : дипломна робота ... бакалавра : 122 Комп'ютерні науки / Собко Іван Олександрович. – Київ, 2021. – 92 с.