Preview

Мехатроника, автоматизация, управление

Расширенный поиск

Алгоритм автоматического распознавания речевых команд, инвариантный к изменению языка

https://doi.org/10.17587/mau.16.599-604

Полный текст:

Аннотация

Рассматривается проблема применимости разработанных помехоустойчивых алгоритмов автоматического распознавания речевых команд к другим языкам в целях совершенствования интерфейса бортового оборудования современных самолетов и других технических систем. Описываются алгоритм параметризации речевого сигнала, метод формирования эталона, алгоритм сравнения и подавления акустических помех, основанный на линейной регрессии и применении дополнительного микрофона. Представлены результаты нескольких серий экспериментов для русского, казахского и таджикского языков, показывающие, что описанные алгоритмы остаются работоспособными и не нуждаются в изменениях при распознавании слов на другом языке.

Об авторах

О. Н. Корсун
ФГУП "Государственный институт авиационных систем" ГНЦ РФ
Россия


А. Ш. Габдрахманов
Московский физико-технический институт
Россия


Е. И. Михайлов
Московский физико-технический институт
Россия


М. З. Нахаев
Московский физико-технический институт
Россия


А. К. Тулекбаева
Южно-Казахстанский государственный университет им. М. Ауэзова
Россия


Список литературы

1. ГОСТ 20296-81. Самолеты и вертолеты гражданской авиации. Допустимые уровни шума в салонах и кабинах экипажа и методы измерения шума. М.: Госкомитет по стандартам, 1981. 9 с.

2. Рабинер Л. P. Скрытые марковские модели и их применение в избранных приложениях при распознавании речи: Пер. с англ. // Тр. института инженеров по электротехнике и радиоэлектронике (ТИИЭР). 1989. Т. 77, № 2. С. 86-120.

3. Swietlicka I., Kuniszyk-J'o'zkowiak W., Smolka E. Artificial neural networks in the disabled speech analysis // Proc. of Computer Recognition System 3. 2009. Vol. 57. P. 347-354.

4. Корсун О. Н., Габдрахманов А. Ш. Помехозащищенный алгоритм речевого управления бортовым оборудованием самолета // Вестник компьютерных и информационных технологий. 2014. № 4. С. 3-7.

5. Peinado A. M., Segura J. C. Speech Recognition over Digital Channels: Robustness and Standards. NJ: John Wiley & Sons, 2006. 274 р.

6. Rabiner L., Juang B. H. Fundamentals of Speech Recognition. Prentice-Hall International, Inc., Englewood Cliffs, New Jersey, 1993. 507 р.

7. Wisniewski M., Kuniszyk-J'o'zkowiak W., Smolka E., Suszynski W. Automatic detection of disorders in a continuousspeech with the hidden Markov models approach // Proc. of Computer Recognition Systems 2. 2008. Vol. 45. P. 445-453.

8. O. Chia Ai, Hariharan M., Yaacob S., Sin Chee L. Classification of speech dysfluencies with MFCC and LPCCfeatures // Expert Systems with Applications. Vol. 39. P. 2157-2165.


Для цитирования:


Корсун О.Н., Габдрахманов А.Ш., Михайлов Е.И., Нахаев М.З., Тулекбаева А.К. Алгоритм автоматического распознавания речевых команд, инвариантный к изменению языка. Мехатроника, автоматизация, управление. 2015;16(9):599-604. https://doi.org/10.17587/mau.16.599-604

For citation:


Korsun O.N., Gabdrakhmanov A.S., Mihajlov E.I., Nahaev M.Z., Tulekbaeva A.K. Algorithm for an Automatic Recognition of the Speech Commands, Invariant to Languages. Mekhatronika, Avtomatizatsiya, Upravlenie. 2015;16(9):599-604. (In Russ.) https://doi.org/10.17587/mau.16.599-604

Просмотров: 37


Creative Commons License
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.


ISSN 1684-6427 (Print)
ISSN 2619-1253 (Online)