Алгоритми розпізнавання усної мови

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorПродеус, Аркадій Миколайович
dc.contributor.authorДон, Маргарита Едуардівна
dc.date.accessioned2019-07-12T07:24:34Z
dc.date.available2019-07-12T07:24:34Z
dc.date.issued2019-06
dc.description.abstractenThe aim of the work is the analysis of existing speech recognition algorithms and the experimental research of the programs designed to recognize oral speech. The analysis of existing mathematical models for constructing oral speech recognition algorithms (Hidden Markov Models) is carried out. Experimental studies of the dependence of the automatic speech recognition quality on the factors such as the presence of background noise and reverberation have been carried out. Studies have shown the critical level of background noise and the duration of reverb for oral speech recognition. The method of obtaining a "sound profile" of a microphone is proposed, with the help of which it is possible to "align" the frequency response of the signal recorded on this microphone in order to improve the sound quality. Two methods of reception of the microphone amplitude-frequency characteristics are described, among which it is possible to make choices depending on available recording conditions and equipment.uk
dc.description.abstractukМетою роботи є аналіз існуючих алгоритмів розпізнавання мови та експериментальне дослідження функціонування програм, призначених для розпізнавання усної мови. В роботі проведено аналіз існуючих математичних моделей для побудови алгоритмів розпізнавання усної мови: приховані марковські моделі. Проведені експериментальні дослідження залежності якості автоматичного розпізнання мови від таких факторів, як наявність фонового шуму та реверберації. Дослідження показали критичний рівень фонових шумів та тривалості реверберації для розпізнавання усної мови. Запропоновано метод отримання «звукового профілю» мікрофона, за допомогою якого можливо «вирівняти» АЧХ сигналу, записаного на цей мікрофон, з метою поліпшення якості звучання. Описано два методи отримання АЧХ мікрофона, між якими можна здійснювати вибір в залежності від доступних умов запису та апаратури.uk
dc.format.page57 с.uk
dc.identifier.citationДон, М. Е. Алгоритми розпізнавання усної мови : дипломна робота ... бакалавра : 6.050803 Акустотехніка / Дон Маргарита Едуардівна. – Київ, 2019. – 57 с.uk
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/28337
dc.language.isoukuk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорськогоuk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.subjectрозпізнавання мовиuk
dc.subjectприховані марковські моделіuk
dc.subjectфоновий шумuk
dc.subjectревербераціяuk
dc.subjectамплітудно-частотна характеристикаuk
dc.subjectspeech recognitionuk
dc.subjecthidden Markov modelsuk
dc.subjectbackground noiseuk
dc.subjectreverbuk
dc.subjectamplitude-frequency characteristicuk
dc.titleАлгоритми розпізнавання усної мовиuk
dc.typeBachelor Thesisuk

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Don_bakalavr.pdf
Розмір:
1.4 MB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Опис:
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
9.06 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Бакалаврські роботи (АМЕС)
Бакалаврські роботи