BigEdu.ru
» » » Современные технологии распознавания речи
Вернуться назад

Современные технологии распознавания речи

Современные технологии распознавания речи

Леонович А.А.

Введение

С момента появления первых ЭВМ одним из наиболее важных вопросов развития компьютерной техники был процесс взаимодействия человека с машиной. Долгое время это было доступно только узким специалистам – технологи «общались» с машиной через посредника-программиста. Такая ситуация просуществовала вплоть до появления диалогового интерфейса, когда пользователь смог лично вводить с клавиатуры адресованную машине команду и получить осмысленный ответ. Дальнейшее появление графического интерфейса, в котором отпала необходимость в знании человеком каких-либо команд, привела к повсеместному распространению персональных компьютеров.

Однако человек всегда стремился к более универсальному и естественному способу взаимодействия с ЭВМ. Еще в эпоху перфокарт в научно-фантастических романах человек с компьютером разговаривал, как с равным себе. Тогда же были предприняты первые шаги по реализации речевого интерфейса [1]. В 1971 г. была начата разработка самого крупного проекта, когда-либо предпринимавшегося на то время в области распознавания речи, после того, как Advanced Research Project Agency (ARPA) министерства обороны США приняло 5-летний проект по созданию машин, которые позволяют «понимать» произносимые слитно предложения и объем словаря которых составлял 1000 слов. В конце 1976 г. было представлено несколько систем, одной из которых была HARPY. Эта система правильно понимала 95% произносимых пятью операторами предложений, используя словарь объемом 1011 слов и строго ограниченную грамматику предложений.

Современные системы распознавания речи

В настоящее время речевое распознавание находит все новые и новые области применения, начиная от приложений, осуществляющих преобразование речевой информации в текст и заканчивая бортовыми устройствами управления автомобилем. Все многообразие существующих систем распознавания речи можно условно разделить на следующие группы:

1. Программные ядра для аппаратных реализаций систем распознавания речи;

2. Наборы библиотек, утилит для разработки приложений, использующих речевое распознавание;

3. Независимые пользовательские приложения, осуществляющие речевое управление и/или преобразование речи в текст;

4. Специализированные приложения, использующие распознавание речи;

5. Устройства, выполняющие распознавание на аппаратном уровне;

6. Теоретические исследования и разработки.

Рассмотрим каждую из этих групп подробнее.

1. Программные ядра для аппаратных реализаций

В основе любой речевой технологии лежит так называемый «engine» или ядро программы – набор данных и правил, по которым осуществляется обработка данных. В зависимости от назначения этого ядра различают TTS и ASR engine. TTS (Text-to-Speech) engine предоставляет возможность синтеза речи по тексту, а ASR (Automatic Speech Recognition) engine – для распознавания речи.

Существует несколько крупных производителей, занимающихся созданием ASR ядер и среди них такие компании, как SPIRIT, Advanced Recognition Technologies, IBM.

Компания SPIRIT занимается созданием программных средств для цифровой телефонии, сжатия речи, идентификации говорящего, для технологий VoIP и GPS [2]. ASR engine от SPIRIT разработан для распознавания речевых команд и применяется в различных приложениях, таких как голосовое управление устройствами, голосовой набор в hands-free устройствах, ввод персональных идентификационных кодов (PIN) в системах безопасности. Данное ядро встраивается в любые DSP или RISC платформы и поставляется в виде объектного кода.

Корпорация IBM уже более 30 лет занимается вопросами автоматического распознавания речи и достигла в этой области больших успехов. Так компания ProVox Technologies на основе программного ядра ViaVoice® от IBM [3]создала систему для диктовки отчетов врачей-радиологов VoxReports [4]. По результатам тестирований, данная система с точностью 95-98% распознает слитную речь нормального темпа (до 180 слов в минуту) в независимости от диктора. Однако словарь системы ограничен набором специфических медицинских терминов.

Opera Software договорилась с IBM об интеграции в браузеры Opera технологии распознавания речи Embedded ViaVoice [5]. Использование Embedded ViaVoice позволит пользователям управлять браузером не только с помощью мыши и клавиатуры, но и голосом.

Технология распознавания речи все больше применяется в средствах подвижной связи. Так компания Advanced Recognition Technologies создала систему smARTspeak NG, встраиваемую в мобильные телефоны [6]. Сейчас система smARTspeak NG применяется в бесклавиатурных телефонах от Siemens [7], телефонах Panasonic стандарта TDMA в США и других.

Sakrament ASR Engine – программная разработка белорусской компании «Сакрамент» [8], рассчитанная на применение в различных аппаратных системах и программных приложениях, использующих технологии распознавания речи. Заявленные характеристики: точность распознавания 95-98%; дикторонезависимость; языконезависимость; распознавание слитной речи в виде выражений и небольших предложений. Однако в данной системе нет возможности обучения – дополнительные словари создаются по заказу, самой компанией «Сакрамент».

2. Наборы библиотек для разработки приложений

В настоящее время рынок программных распознавателей речи представлен множеством приложений. Рассмотрим наиболее известные из

Внимание, отключите Adblock

Вы посетили наш сайт со включенным блокировщиком рекламы!
Ссылка для скачивания станет доступной сразу после отключения Adblock!

Скачать
Рефераты по информатике и программированию Современные технологии распознавания речи Леонович А.А. Введение С момента появления первых ЭВМ одним из наиболее важных вопросов развития
Оценок: 1003 (Средняя 5 из 5)

Наверняка у вас есть товары или услуги, продажа которых приносит вам максимальную прибыль. Для быстрого старта в сети вам необходимо создание посадочной страницы (одностраничного сайта), на которой будет размещена информация о маржинальных товарах/услугах интернет магазина. За 8 лет опыта разработки конверсионных страниц мы выработали оптимальную структуру, которая позволит привлекать через landing page больше продаж. На такую структуру «одевается» ваш контент — фирменный стиль, тексты, фотографии, уникальные торговые предложения, после чего страница выходит в свет. Разработка лендинга и запуск в сети — до 7 рабочих дней. Стоит отметить, что в разработку самой посадочной страницы входит и написание копирайтером продающих текстов для вашего бизнеса, чтобы каждый посетитель страницы захотел совершить покупку именно у вас. Результат: качественно разработаная продающая посадочная страница, которая готова приносить вам новых клиентов.

© 2016 - 2022 BigEdu.ru