Сочинение на тему Распознавание речи на сарайском диалекте
- Опубликовано: 21.09.2020
- Предмет: Наука
- Темы: говор, лингвистика, Язык и лингвистика
Сарайский диалект составлен на арабском языке. В этом содержании, очевидно, говорится об обстановке согласного; однако вокальные звуки произносятся (по большей части) отпечатками или диакритическими знаками, которые, по усмотрению, обычно не сочиняются. Изучающие могут понимать диакритические знаки, а также знать, как эффективно формулировать буквы, учитывая их понимание диалекта. В любом случае, содержание диалекта ООН в диалекте Saraiki делает неясными ученики в дополнение к компьютеризированным системам, что требует артикуляции. В этом тезисе используется фактический метод для проверки диакритических знаков, предназначенных для Сарайки, естественно. Использование многочисленных средств обучения дополнительно включено с помощью измеримых стратегий в направлении изучения их принадлежности к процедуре. Эти информационные средства включают в себя основную, грамматическую маркировку, словари речи и биграммы. Тест проводится с целью продемонстрировать, что триграмовое шоу на уровне слов наиболее эффективно работает и обеспечивает общую точность в девяносто пять целых тридцать семь процентов, используя все средства информации.
Диакритический знак или диакритический штамп – это небольшой знак, добавляемый к письму в орфографии для обозначения этимологических данных. Буква, которая была заменена диакритическим знаком, может рассматриваться либо как другая безошибочная буква, либо как изменение буквы, либо как смесь двух веществ в орфографии.
Это отличается от диалекта к диалекту и, иногда, от изображения к изображению в уединенном диалекте. Диакритические знаки являются дискреционными и обычно не используются в сарайской орфографии. Носители сарайского языка могут восстановить недостающие диакритические знаки в содержании с учетом уникальной ситуации и их понимания языка и словарного запаса.
Как бы то ни было, это может создать проблемы для студентов на диалекте, людей с неспособностью к обучению и вычислительных систем, которые требуют изменения артикуляции.
Автоматическое распознавание речи (ASR) – это инновация, которая позволяет компьютеру распознавать слова, которые человек произносит, в микрофон или телефон. Он имеет широкую зону использования: распознавание команд (голосовой интерфейс с компьютером), диктовку, интеллектуальную голосовую реакцию, и его можно использовать для использования на другом языке. АСР может помочь дополнительно, мешая людям сотрудничать с миром. Это инновация, которая развивает жизнь менее требовательной и чрезвычайно обнадеживающей.
Посмотрите на важность ASR. Создано слишком много фреймворков, наиболее распространенными из которых являются: IBM через голос, Dragon Naturally Speaking и Microsoft SAPI. Также доступно множество платформ распознавания речи с открытым исходным кодом, что зависит от скрытых марковских моделей (HMM).
Композиция гарантированно будет более непредсказуемой, детальной, более четкой, структурированной и отсортированной, чем речь. Эти различия по большей части подсказывают методологию, что составной тип корпусов должен быть сделан точно до передачи и записи разговорной формы. В соответствии с этим, специалисты по языку и фонетики намеренно создают составные корпуса, предварительно заботясь о них для мастеров записи речи.
Это также можно увидеть в течение всей предыдущей пары лет, когда создавались различные фонетически богатые или потенциально скорректированные корпуса для некоторых диалектов. Многочисленные запросы ASR касаются в настоящее время фонетически богатых или потенциально скорректированных корпусов, например, английского, мандаринского, японского, индонезийского, корейского, кантонского хинди, турецкого и многих других, которые получают почти агрессивные результаты. В той степени, в какой это касается арабского диалекта, запрограммированные задания для признания в дискурсе в основном предназначены для арабских цифр, сообщают новости, заряжают и контролируют, исследуют Священный Коран и арабские изречения. Они исследовали различные передовые методы и устройства для распознавания арабского дискурса.
Процедура ASR на основе HMM подтолкнула различные приложения, требующие расширения словарного запаса, автономного говорящего и непрерывного подтверждения речи. HMM – это измеримая модель, в которой основа демонстрируется с неясными параметрами, а тест состоит в определении скрытых параметров из распознаваемых параметров. В этом случае параметры демонстрации с высвобождением можно будет использовать для стимулирующего исследования, например, в качестве примеров приложений для распознавания образов. Его расширение на внешние диалекты (английский язык является стандартом) говорит о подлинной области исследования.
Основанная на HMM структура в основном состоит из восприятия дискурса путем оценки вероятности каждой фонемы в соседних небольших оболочках речевого флага. Слова в объективном словаре демонстрируются в группе фонем, и после этого используется метод поиска, чтобы обнаружить среди слов в списке словаря последовательность фонем, которая наилучшим образом соответствует расположению фонем из произнесенных слов.
Каждая фонема демонстрируется как группа состояний HMM. В стандартных основанных на HMM структурах вероятности (иначе называемые вероятностями излучения) конкретного восприятия обсадной колонны, доставляемого государством, оцениваются с использованием обычных моделей гауссовой смеси. Использование HMM с гауссовыми смесями имеет несколько выдающихся интересов, например, богатую научную систему, умелые алгоритмы обучения и перевода и простую координацию различных источников информации. Двумя замечательными достижениями в схоластической сети в растущей превосходящей экспансивной лексике, автономных для говорящих, дискурсивных платформах подтверждения являются аппараты HMM, известные как Hidden Markov Model Toolkit (HTK), созданные в Кембриджском университете; и структура Sphinx, созданная в Университете Карнеги-Меллона на протяжении последних двух десятилетий. Инструменты Sphinx могут использоваться для расширения спектра задач распознавания речи.
Например, Sphinx-II использует модели полунепрерывной скрытой марковской модели (SCHMM) для уменьшения количества параметров и компьютерных ресурсов, необходимых для интерпретации, однако имеет ограниченную точность и методологию подготовки с путаницей. Затем Sphinx-III снова использует непрерывную скрытую марковскую модель (CHMM) с более высоким исполнением, но требует значительных компьютерных ресурсов. Sphinx-4, созданный в Java, может быть использован для создания приложений подтверждения дискурса на свободной стадии.
Разработка системы распознавания речи Saraiki – это междисциплинарная работа, которая требует интеграции фонетики Saraiki, методов обработки речи Saraiki и обработки естественного языка.
Наиболее сложными проблемами в разработке высокоточных ASR для Saraiki являются преобладание недиакризованного текстового материала, огромное диалектное разнообразие и морфологическая сложность.
Диакритизация дополнительно опасна для вычислительных структур, добавляя степень неопределенности как для исследования, так и для возраста содержимого. Например, полная текстура требуется для преобразования текста в речь, автоматического распознавания речи и системы машинного перевода, чтобы получить однозначную артикуляцию слова.
Преподавание существительных в важной области интересов в преподавании английского языка, которая всегда привлекала мое внимание и внимание моих учеников. Это обширная область, которая может связать
Приобретение словарного запаса играет доминирующую роль в процессе изучения английского языка, а также оно очень интерактивное и сложное. Другими словами, мы можем видеть, что приобретение
Арнольд (1992) даже обнаружил, что песня на хинди была опознавательным знаком индийцев. По ее словам, песня на хинди предоставила всем индийцам отчетливо национальную, современную, популярную