Содержание
Введение
1. Распознавание речи – ключевые моменты
2. Возможность использования нейросетей для построения системы распознавания речи
3. Самообучающиеся автономные системы
4. Система распознавания речи как самообучающаяся система
5. Описание системы
5.1 Ввод звука
5.2 Наложение первичных признаков на вход нейросети
5.3 Модель нейросети
5.4 Обучение нейросети
6. Применение
Список использованных источников
Введение
Я думаю, нет смысла рассказывать о том, зачем нужно исследование искусственных нейронных сетей, чем они привлекают исследователей и какие новые возможности они открывают перед разработчиками систем обработки информации - если Вы сейчас читаете эту статью, то Вам итак все ясно. Если же Вы новичок в области нейрокомпьютинга и всего, что с ним связано, то существует огромное количество статей, научных публикаций, учебной литературы, посвященной нейросетям ([1],[5],[6],[8]); написано множество программ, создано множество работающих образцов (от простых исследовательских моделей до полнофункциональных промышленных систем), в которых используются нейросети. В общем, теоретическое исследование нейросетевых алгоритмов ведется уже давно, и на данный момент они уже широко применяются для решения практических задач. В связи с очевидной конкурентоспособностью этого способа обработки информации по сравнению с существующими на сегодняшний момент традиционными способами особый интерес представляет проблема определения круга задач, для которых было бы эффективным применение нейросетевых алгоритмов. Распознавание образов – это одна из задач, успешно решаемых нейросетями. Одним из приложений теории распознавания образов является распознавание речи. Проблема распознавания речи как одно из составляющих искусственного интеллекта давно привлекала исследователей, и на сегодняшний день хоть и достигнуты определенные успехи, она остается открытой. Объединенная с проблемой синтеза речи, она представляет очень интересное поле для исследований.
Попытаться применить нейросетевые алгоритмы на практике, описать и решить возникшие проблемы, а также разработать теорию автономных самообучающихся систем и реализовать её на конкретном примере – вот какие задачи ставились в рамках этой работы.
1. Распознавание речи – ключевые моменты
Что понимается под распознаванием речи? Это может быть преобразование речи в текст, распознавание и выполнение определенных команд, выделение из речи каких либо характеристик (например, идентификация диктора, определение его эмоционального состояния, пола, возраста, и т.д.) – все это в разных источниках может попасть под это определение. В моей работе под распознаванием речи понимается отнесение звуков речи или их последовательности (фонем, букв, слов) к какому-либо классу. Затем этому классу могут быть сопоставлены символы алфавита – получим систему преобразования речи в текст, или определенные действия – получим систему выполнения речевых команд. Вообще этот способ обработки речевой информации может использоваться на первом уровне какой-либо системы с гораздо более сложной структурой. И от эффективности этого классификатора будет зависеть эффективность работы системы в целом.
Какие проблемы возникают при построения системы распознавания речи? Главная особенность речевого сигнала в том, что он очень сильно варьируется по многим параметрам: длительность, темп, высота голоса, искажения, вносимые большой изменчивостью голосового тракта человека, различными эмоциональными состояниями диктора, сильным различием голосов разных людей. ............
