Детальная информация

Цель работы: исследовать эффективность различных сочетаний статических и динамических спектральных характеристик для улучшения распознавания изолированных слов. Работа посвящена исследованию влияния различных характеристик спектра речи на качество распознавания изолированных слов. Модель была создана и обучена в Matlab. В обучении использовалось 24 собственных записей изолированных слов по 20 секунд и 42 записей изолированных фонем. В результате была получена наилучшая конфигурация модели обучения, а также статических и динамических характеристик, которая позволила уменьшить абсолютную ошибку на 6% относительно модели, использующей исключительно статические характеристики.

The topic of the final qualifying work: Using dynamic characteristics of the speech spectrum to improve isolated word recognition Goal of the work: to investigate the effectiveness of various combinations of static and dynamic spectral characteristics for improving isolated word recognition. The work is devoted to investigating the influence of various speech spectrum characteristics on the quality of isolated word recognition. The model was created and trained in Matlab. The training used 24 proprietary recordings of isolated words, each 20 seconds long, and 42 recordings of isolated phonemes. As a result, the best configuration of the training model, as well as static and dynamic characteristics, was obtained, which made it possible to reduce the absolute error by 6% compared to the model using only static characteristics.

• список аббревиатур, сокращений и обозначений
• Введение
• Глава 1. Теория
• 1.1. Физиология образования речи
• 1.2. Мел шкала
• 1.3. Признаки звукового сигнала
• 1.4. Методы классификации
• Глава 2. исследование
• 2.1. Установка записи и обработки голоса
• 2.2. Реализация
• 2.3. Сравнение результатов
• Заключение
• Список использованных источников