НУТҚНИ ТАНИБ ОЛИШ ТИЗИМЛАРИ

Admin bo'lib kirish (www.admin.slib.uz)

Tizim sinov (TEST) rejimida ishlamoqda! Murojat uchun @slib_support

Eski talqinga o'tish link

13 феврал 2020

Asosiy til:O'zbek

НУТҚНИ ТАНИБ ОЛИШ ТИЗИМЛАРИ

Fan yo'nalishi:

5e451983edb8b.pdf

PDF

“Информатика ва энергетика муаммолари” Ўзбекистон журнали

Maqola chop etish see more

MAQOLA ANNOTATSIYASI

Ҳозирги кунда шахсни нутқи асосида таниб олиш тизимлари кўплаб йирик коорпорациялар томонидан ишлаб чиқилган ва ишлаб чиқилмоқда. Мазкур тизимлар кўплаб соҳаларда кенг тадбиқ этилмоқда. Жумладан, дастур ва қурилмаларни бошқаришда, стенограммаларни шакллантиришда имконияти чекланганларни ўқитишда, таълим жараёнида ва телефон сўзлашувларида кенг тадбиқ этилмоқда. Нутқни таниб олиш тизимини ишлаб чиқиш кўп маблағ талаб қилувчи ва ўта мураккаб масаладир. Одатда таниб олиш тизимлари очиқ ва ёпиқ кодли турларга ажратилади. Ҳар бир тур ўзига хос ва ўзига мос ютуқ ва камчиликларга эга. Ушбу мақола нутқни таниб олишнинг очиқ ва ёпиқ кодли тизимлари таҳлилига бағишланган бўлиб, унда замонавий нутқни таниб олиш тизимлари ва уларнинг хусусиятлари ўрганилган. Бу хусусиятлар асосида энг самарадор тизимлар сухандонга боғлиқлиги, тезлиги, ташқи халақитларга ва шовқинларга нисбатан барқарорлиги билан баҳоланган.

MUALIFLAR

Teglar

# технология# technology# интерфейс# interface# луғат# словарь# dictionary# кутубхона# библиотека# library# ядро# application# приложение# интерактив# аппарат-дастурий восита# нутқни таниб олиш# илова# нутқ технологияси# XML# ёпиқ ва очиқ кодли дастур# API# аппаратно-программное средство# распознавание речи# речевые технологии# интерактивная программа# программа с открытым и закры# hardware-software tool# kernel# speech recognition# speech technology# interactive program# program with open and closed

Maqolani baholang

0

0 ta

Maqola idintifikatorlari

ROI:

https://eroi.uz/11.0007/A0220-0194

DOI:

Mavjud emas

Foydalanilgan adabiyotlar

Ajantha Dr.V. Devi, Suganya Ms.V. An Analysis on Types of Speech Recognition and Algorithm// International Journal of Computer Science Trends and Technology (IJCS T). Vol. 4. Issue 2. Mar – Apr, 2016. Р. 350  355

Xiaodong He, Li Deng, Roland Kuhn, Helen Meng , Samy Bengio Introduction to the Issue on Statistical Learning Methods for Speech and Language Processing// IEEE journal of selected topics in signal processing. V ol. 4. 2010. No. 6, december, P. 913 -916

Шварц Э. Авторские права на пути Voice XML //Computerworld, 2001. №36

Центр Речевых Технологий: http://www.speechpro.ru

Методы автоматического распознавания речи: В 2-х книгах /Пер. с англ. Под ред. Ли У. М.: Мир, 1983. Кн. 1. - 328 с

Гребнов C.В. Разработка и реализация двухуровневого метода голосового управления на основе скрытых марковских моделей //Информационные технологии. 2009. №9. С. 40 - 46

Зачем голосовому Поиску Google нейронные сети? // habrahabr.ru URL: https://habrahabr.ru/company/google/blog/269747/ (дата обращения: 11.03.2018).

Поиск оптимальной аудиосистемы распознавания речи на базе открытого исходного кода//habrahabr.ru URL:https://habrahabr.ru/post/230133/(дата обращения:15.03.2018)

Распознавание речи от Яндекса. Под капотом у Yandex.SpeechKit //habrahabr.ru URL:https://habrahabr .ru/company/yandex/blog/198556/(дата обращения: 18.04.2018)

API(Интерфейс программирования приложений)//progfile.do.am URL:http://progfile.do.am/publ/programmy/api_interfejs_programmirovanija_prilozhen ij/1-1-0-32 (дата обращения: 10.04.2018)

http://www.speechpro.ru

http://www.microsoft.com/speech/

http://www.dragonsys.com

http://www.mstechnology.ru