Сөйлеуді танудың заманауи әдістері

МРНТИ 28.23.37                                                                  №1 (2021г.)

Скачать статью

Оралбекова   Д.О., Мамырбаев О.Ж.

Бұл мақалада жасырын Марков модельдеріне (HMM) негізделген модельдердің негізгі идеялары, артықшылықтары мен кемшіліктері –
Gaussian үлестірімдері (GMM) және интегралдық жүйелер (end-to-end) гибриді ұсынылған, сонымен қатар интегралды модель сөйлеуді тану саласында дамып келе жатқан жаңа саланың бірі болып табылады. Сөйлеуді автоматты түрде тануға арналған интегралды жүйелердің түрлеріне аналитикалық шолу жасалды. Атап айтқанда, назар аудару механизміне және шартты кездейсоқ өрістерге (CRF) негізделген, қосылу уақытын жіктеуге (CTC) негізделген модельдер бойынша теориялық салыстырулар жасалды. Соңында, олардың тиісті артықшылықтары мен кемшіліктері және осы жүйелердің болашақта дамуы мүмкіндіктері көрсетілген.
Түйінді сөздер: сөйлеуді автоматты түрде тану, жасырын Марков модельдері, end-to-end; нейрондық желілер, CTC.

 

Комментарии закрыты.

Яндекс.Метрика