Национальный цифровой ресурс Руконт - межотраслевая электронная библиотека (ЭБС) на базе технологии Контекстум (всего произведений: 635051)
Контекстум
Руконтекст антиплагиат система
Известия высших учебных заведений. Поволжский регион. Технические науки  / №3 2013

Распознавание речи методами скрытых марковских моделей в ассоциативной осцилляторной среде (90,00 руб.)

0   0
Первый авторОгнев
АвторыПарамонов П.А.
ИздательствоМ.: ПРОМЕДИА
Страниц12
ID269712
АннотацияВ основе применения скрытых марковских моделей лежат рекурсивные процедуры, обладающие вычислительной сложностью. При этом от систем автоматического распознавания речи часто требуется, чтобы они работали в режиме реального времени, поэтому повышение быстродействия для таких систем является актуальной задачей. Одним из путей решения данной задачи является реализация аппаратной поддержки вычислений в ассоциативной осцилляторной среде. Она обладает малыми аппаратными затратами из-за простоты базовых клеточных ансамблей и выполняемых ими функций и высоким быстродействием, не зависящим от длины наблюдаемой последовательности и количества состояний скрытых марковских моделей, благодаря массовому параллелизму и конвейерному характеру вычислений. Предложена аппаратная реализация вычисления функции вероятности прямого распространения в среде. В пакете Matlab составлена программная модель, с помощью которой была экспериментально оценена точность результата вычисления в ассоциативной осцилляторной среде на примере распознавания русских слов.
УДК004.93
ББК32.973-018.2
Огнев, И.В. Распознавание речи методами скрытых марковских моделей в ассоциативной осцилляторной среде / И.В. Огнев, П.А. Парамонов // Известия высших учебных заведений. Поволжский регион. Технические науки .— 2013 .— №3 .— С. 115-126 .— URL: https://rucont.ru/efd/269712 (дата обращения: 05.05.2024)

Предпросмотр (выдержки из произведения)

И. В. Огнев, П. А. Парамонов РАСПОЗНАВАНИЕ РЕЧИ МЕТОДАМИ СКРЫТЫХ МАРКОВСКИХ МОДЕЛЕЙ В АССОЦИАТИВНОЙ ОСЦИЛЛЯТОРНОЙ СРЕДЕ Аннотация. <...> В основе применения скрытых марковских моделей лежат рекурсивные процедуры, обладающие вычислительной сложностью. <...> При этом от систем автоматического распознавания речи часто требуется, чтобы они работали в режиме реального времени, поэтому повышение быстродействия для таких систем является актуальной задачей. <...> Одним из путей решения данной задачи является реализация аппаратной поддержки вычислений в ассоциативной осцилляторной среде. <...> Она обладает малыми аппаратными затратами из-за простоты базовых клеточных ансамблей и выполняемых ими функций и высоким быстродействием, не зависящим от длины наблюдаемой последовательности и количества состояний скрытых марковских моделей, благодаря массовому параллелизму и конвейерному характеру вычислений. <...> Предложена аппаратная реализация вычисления функции вероятности прямого распространения в среде. <...> В пакете Matlab составлена программная модель, с помощью которой была экспериментально оценена точность результата вычисления в ассоциативной осцилляторной среде на примере распознавания русских слов. <...> Полученная оценка точности результата на примере распознавания русских слов показала эффективность используемой модели. <...> Paramonov SPEECH RECOGNITION BY MEANS OF HIDDEN MARKOV MODELS IN ASSOCIATIVE OSCILLOMETRIC MEDIUM Abstract. <...> Computer science, computer engineering and control 115 Известия высших учебных заведений. <...> Поволжский регион Введение На сегодня аппарат скрытых марковских моделей (СММ) является дефакто стандартом в области речевых технологий, используемым как для распознавания речи, так и для ее синтеза [1, 2]. <...> В основе применения СММ лежат рекурсивные процедуры, обладающие вычислительной сложностью O(T ⋅ N 2 ) относительно количества состояний модели N и длины наблюдаемой последовательности T. <...> При работе с большим словарем и использовании трифонов в качестве моделей фонем число <...>

Облако ключевых слов *


* - вычисляется автоматически
Антиплагиат система на базе ИИ