Детальная информация

Название: 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»
Авторы: Боженко Диана Вячеславовна
Научный руководитель: Сараджишвили Сергей Эрикович
Организация: Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Институт компьютерных наук и технологий
Выходные сведения: Санкт-Петербург, 2022
Коллекция: Выпускные квалификационные работы; Общая коллекция
Тематика: Нейронные сети; Речь — Распознавание; речевой сигнал; скрытые марковские модели; speech signal; hidden markov models
УДК: 004.032.26; 004.934.1'1
Тип документа: Выпускная квалификационная работа магистра
Тип файла: PDF
Язык: Русский
Уровень высшего образования: Магистратура
Код специальности ФГОС: 09.04.04
Группа специальностей ФГОС: 090000 - Информатика и вычислительная техника
DOI: 10.18720/SPBPU/3/2022/vr/vr22-3899
Права доступа: Доступ по паролю из сети Интернет (чтение)
Ключ записи: ru\spstu\vkr\18178

Разрешенные действия:

Действие 'Прочитать' будет доступно, если вы выполните вход в систему или будете работать с сайтом на компьютере в другой сети

Группа: Анонимные пользователи

Сеть: Интернет

Аннотация

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.

Права на использование объекта хранения

Место доступа Группа пользователей Действие
Локальная сеть ИБК СПбПУ Все Прочитать
Внешние организации №2 Все Прочитать
Внешние организации №1 Все
Интернет Авторизованные пользователи СПбПУ Прочитать
Интернет Авторизованные пользователи (не СПбПУ, №2) Прочитать
Интернет Авторизованные пользователи (не СПбПУ, №1)
-> Интернет Анонимные пользователи

Статистика использования

stat Количество обращений: 0
За последние 30 дней: 0
Подробная статистика