Academic Journal
Проблемы автоматического распознавания слитной речи. Методы обработки исходного речевого сигнала
| Title: | Проблемы автоматического распознавания слитной речи. Методы обработки исходного речевого сигнала |
|---|---|
| Source: | Научные ведомости Белгородского государственного университета. Серия: Экономика. Информатика. |
| Publisher Information: | Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования «Белгородский государственный национальный исследовательский университет», 2016. |
| Publication Year: | 2016 |
| Subject Terms: | РАСПОЗНАВАНИЕ РЕЧИ,ПРЕДВАРИТЕЛЬНАЯ ОБРАБОТКА СИГНАЛА,АКУСТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ,РЕЧЕВЫЕ ХАРАКТЕРИСТИКИ,ДИСКРИМИНАТИВНОЕ ОБУЧЕНИЕ,SPEECH RECOGNITION,PROCESSING THE SPEECH SIGNAL,ACOUSTIC MODELING,SPEECH FEATURES,DISCRIMINATIVE TRAINING |
| Description: | Статья посвящена вопросам автоматического распознавания слитной речи. Проведен обзор современного состояния технологий распознавания, их применение в области транслирования и перевода речи в режиме реального времени. Рассматривается структура системы распознавания речи, включающая предварительную обработку речевого сигнала, акустическое моделирование, языковое моделирование и комбинирование. Особое внимание уделено этапу предварительной обработки сигналов, включающего выделение признаков речевого сигнала и их преобразование, в том числе выделение шумоустойчивых, адаптивных и дискриминативных характеристик. Приведены принципы построения таких акустических моделей, для которых применяются скрытые модели Маркова, оценка максимального правдоподобия, дискриминативное обучение.This paper is about the problems of continuous speech automatic recognition. We conducted a review of the current state of recognition technologies, their application in area of speech broadcasting and translating in real time. We considered the structure of speech recognition system, including front-end processing, acoustic modeling, language modeling and system combination. Special attention is paid to front-end processing, including speech feature extraction and transformation, in particular noise robust, speaker-adaptive and discriminative features. We presented principles of acoustic modeling building, for which applied hidden Markov models, maximum likelihood estimation, discriminative training, speaker adaptation, noise adaptation, deep neural networks. |
| Document Type: | Article |
| File Description: | text/html |
| Language: | Russian |
| ISSN: | 2411-3808 |
| Access URL: | http://cyberleninka.ru/article_covers/16951970.png http://cyberleninka.ru/article/n/problemy-avtomaticheskogo-raspoznavaniya-slitnoy-rechi-metody-obrabotki-ishodnogo-rechevogo-signala |
| Accession Number: | edsair.od......2806..0a326f15ce7e0203fb8c3e66f4cf18dd |
| Database: | OpenAIRE |
| ISSN: | 24113808 |
|---|