Розглянуто питання розв'язання наукової задачі підвищення якості автоматичного розпізнавання слів у мовному сигналі (МС). Проаналізовано проблему побудови автоматичних систем розпізнавання мови. Наведено альтернативну схему обробки МС, що базується на багаторівневому врахуванні акустичної інформації про сигнал. Розроблено й експериментально обгрунтовано метод автоматичної сегментації МС, що враховує, поряд зі швидкістю зміни MFCC-кепстра, ступінь кепстральної гладкості ділянки сигнала. Викладено підхід до зважування мовних сегментів на основі просодичних параметрів сигнала й урахування ваг на етапі постобробки. Описано модель звукового образу фонеми на основі перетворення Карунена - Лоева. Розроблено нечітку когнітивну модель FCAS постобробки МС, що містить сітку елементарних фонетичних процесорів ознакового, фонемного та словесного рівней. Прийнято рішення щодо розпізнаного слова на основі вихідних значень процесорів. Експериментально встановлено, що запропоновані моделі й методи зменшують кількість помилок розпізнавання слів. Розроблено інформаційну технологію та програмний комплекс CogniSPEECH розпізнавання мовних команд і пошуку ключових слів у файлах. Досліджено характеристики системи, доведено доцільність її застосування у програмах голосового набору телефонних номерів, мовного керування роботом і пошуку слів у мовних файлах.

  Скачати повний текст