Презентация на тему Применение и использование систем по распознаванию речи

Какие бывают методы и алгоритмы распознавания речи? 3. Этапы распознавания? 4.Какие

существуют признаки эмоционально окрашенной речи? 5. Применение и использование систем? 6. Гипотеза на примере систем распознавания речи?

преобразования речевого сигнала в цифровую информацию  ( например, текстовые данные). Обратной задачей является синтез речи.

динамические алгоритмы (Dynamic Time Warping).
Контекстно-зависимая классификация. При её реализации

из потока речи выделяются отдельные лексические элементы — фонемы и аллофоны, которые затем объединяются в слоги и морфемы.
Методы дискриминантного анализа, основанные на Байесовской дискриминации (Bayesian discrimination);
Скрытые Марковские модели (Hidden Markov Model);
Нейронные сети (Neural networks).

качества речевого сигнала. На этом этапе определяется уровень помех

и искажений.
Результат оценки поступает в модуль акустической адаптации, который управляет модулем расчета параметров речи, необходимых для распознавания.
В сигнале выделяются участки, содержащие речь, и происходит оценка параметров речи. Происходит выделение фонетических вероятностных характеристик для синтаксического, семантического и прагматического анализа. (Оценка информации о части речи, форме слова и статистические связи между словами.)
Поступают в основной блок системы распознавания — декодер. Это компонент, сопоставляет входной речевой поток с информацией, хранящейся в акустических и языковых моделях, и определяет наиболее вероятную последовательность слов, которая и является конечным результатом.

окрашенной

речи

Спектральные признаки:
Среднее значение спектра анализируемого речевого сигнала;
Нормализованные средние значения спектра;
Относительное время пребывания сигнала в полосах спектра;
Нормализованное время пребывания сигнала в полосах спектра;
Медианное значение спектра речи в полосах;
Относительная мощность спектра речи в полосах;
Вариация огибающих спектра речи;
Нормализованные величины вариации огибающих спектра речи;

окрашенной речи.

Временные признаки:
Длительность сегмента, фонемы;
Высота сегмента;
Коэффициент формы сегмента.

окрашенной речи.
Кепстральные признаки:
Мел-частотные

кепстральные коэффициенты;
Коэффициенты линейного предсказания с коррекцией на неравномерность чувствительности человеческого уха;
Коэффициенты мощности частоты регистрации;
Коэффициенты спектра линейного предсказания;

систем.

Помимо мобильных устройств, технология распознавания речи находит широкое распространение в различных сферах бизнеса:
Телефония: автоматизация обработки входящих и исходящих звонков, самообслуживание в частности для: получения справочной информации и консультирования, заказа услуг/товаров, изменения параметров действующих услуг, проведения опросов, анкетирования, сбора информации, информирования и любые другие сценарии;
Решения "Умный дом": голосовой интерфейс управления системами.
Бытовая техника и роботы: голосовой интерфейс электронных роботов;
Десктопы и ноутбуки: голосовой ввод в компьютерах;
Автомобили: голосовое управление в салоне автомобиля;
Социальные сервисы для людей с ограниченными возможностями.

в мобильных приложениях являются: ввод адреса голосом в Яндекс.

Навигаторе, голосовой поиск Google Now.

речи – это научное достижение, которое поражает своими возможностями.

Так же, эта система уже используется и эксплуатируется в современном обществе. Можно прийти к выводу, что это аксиома.