Details

Title: Сравнительный анализ и реализация методов распознавания речи: выпускная квалификационная работа магистра: направление 09.04.04 «Программная инженерия» ; образовательная программа 09.04.04_02 «Основы анализа и разработки приложений с большими объемами распределенных данных»
Creators: Боженко Диана Вячеславовна
Scientific adviser: Сараджишвили Сергей Эрикович
Organization: Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Институт компьютерных наук и технологий
Imprint: Санкт-Петербург, 2022
Collection: Выпускные квалификационные работы; Общая коллекция
Subjects: Нейронные сети; Речь — Распознавание; речевой сигнал; скрытые марковские модели; speech signal; hidden markov models
UDC: 004.032.26; 004.934.1'1
Document type: Master graduation qualification work
File type: PDF
Language: Russian
Level of education: Master
Speciality code (FGOS): 09.04.04
Speciality group (FGOS): 090000 - Информатика и вычислительная техника
DOI: 10.18720/SPBPU/3/2022/vr/vr22-3899
Rights: Доступ по паролю из сети Интернет (чтение)
Record key: ru\spstu\vkr\18178

Allowed Actions:

Action 'Read' will be available if you login or access site from another network

Group: Anonymous

Network: Internet

Annotation

Тема выпускной квалификационной работы: «Сравнительный анализ и реализация методов распознавания речи». Данная работа посвящена исследованию истории развития систем распознавания речи, существующих методик для систем распознавания, разработке системы на основе нейронных сетей и оценки ее качества. Целью работы является выявление наилучшего алгоритма. Задачи, которые решались в ходе исследования: Изучение речевого сигнала.Исследование методов решения распознавания речи. Реализация системы распознавания речи. Тестирования и оценка качества реализованной системы. Работа проведена в среде разработки PyCharm на языке Python, с использованием библиотеки SpeechRecognition и Google API (библиотека виртуальной речи). В ходе работы была обучена нейронная сеть и протестированы реализованные решения. Данная тема является очень актуальной в наше время. Реализованная система может быть использована для дальнейшего внедрения в реализацию системы «Умный дом» или, к примеру, может послужить отличным помощником для людей с ограниченными возможностями.

The theme of the final qualification work: "Comparative analysis and implementation of speech recognition methods". This work is devoted to the study of the history of the development of speech recognition systems, existing methods for recognition systems, the development of a system based on neural networks and the assessment of its quality. The purpose of the work is to identify the best algorithm. Tasks that were solved in the course of the study: 1. Studying the speech signal. 2. Study of methods for solving speech recognition. 3. Implementation of a speech recognition system. 4. Testing and evaluation of the quality of the implemented system. The work was carried out in the PyCharm development environment in Python, using the SpeechRecognition library and the Google API (virtual speech library). During the work, a neural network was trained and the implemented solutions were tested. This topic is very relevant in our time. The implemented system can be used for further implementation of the Smart Home system or, for example, can serve as an excellent assistant for people with disabilities.

Document access rights

Network User group Action
ILC SPbPU Local Network All Read
Internet Authorized users SPbPU Read
-> Internet Anonymous

Usage statistics

stat Access count: 18
Last 30 days: 1
Detailed usage statistics