Распознавание речи на сарайском диалекте сочинение пример

ООО "Сочинения-Про"

Ежедневно 8:00–20:00

Санкт-Петербург

Ленинский проспект, 140Ж

Сочинение на тему Распознавание речи на сарайском диалекте

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.

Поделиться сочинением
Ещё сочинения
Нет времени делать работу? Закажите!

Отправляя форму, вы соглашаетесь с политикой конфиденциальности и обработкой ваших персональных данных.