Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот ресурс:
http://hdl.handle.net/11701/30199
Полная запись метаданных
Поле DC | Значение | Язык |
---|---|---|
dc.contributor.advisor | Кипяткова Ирина Сергеевна | ru_RU |
dc.contributor.advisor | Kipatkova Irina Sergeevna | en_GB |
dc.contributor.author | Холявин Павел Андреевич | ru_RU |
dc.contributor.author | Holavin Pavel Andreevic | en_GB |
dc.contributor.editor | Кочаров Даниил Александрович | ru_RU |
dc.contributor.editor | Kocarov Daniil Aleksandrovic | en_GB |
dc.date.accessioned | 2021-07-31T18:17:41Z | - |
dc.date.available | 2021-07-31T18:17:41Z | - |
dc.date.issued | 2021 | |
dc.identifier.other | 050310 | en_GB |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/11701/30199 | - |
dc.description.abstract | Работа посвящена вопросам адаптации произносительных словарей для систем автоматического распознавания русской речи применительно к разным её типам. Материалом исследования послужили три корпуса русской речи. Были проведены эксперименты по созданию систем для автоматической генерации фонемных и фонетических транскрипций на основе конечных автоматов и нейронных сетей. При использовании таких транскрипций для задач распознавания наилучшие результаты показала система, создающая фонемные транскрипции, отражающие особенности разговорной речи. Также были проведены эксперименты по модификации в словарях произношения конкретных морфем, показано, что такие модификации могут улучшить результаты распознавания. | ru_RU |
dc.description.abstract | The thesis is devoted to adaptation of pronunciation dictionaries for automatic speech recognition systems for Russian language aimed at different speech types. Three corpora of Russian speech were taken as material. Systems for automatic generation of phonemic and phonetic transcriptions were created using finite automata and neural networks. When applied to speech recognition tasks, the system for creating phonemic transcriptions that reflect spoken language features performed best. Additionally, experiments were carried out involving modification of transcriptions of a set list of morphemes; it is shown that such modifications can improve recognition quality. | en_GB |
dc.language.iso | ru | |
dc.subject | фонетика | ru_RU |
dc.subject | автоматическое распознавание речи | ru_RU |
dc.subject | произносительный словарь | ru_RU |
dc.subject | автоматический транскриптор | ru_RU |
dc.subject | машинное обучение | ru_RU |
dc.subject | phonetics | en_GB |
dc.subject | automatic speech recognition | en_GB |
dc.subject | pronunciation dictionary | en_GB |
dc.subject | grapheme-to-phoneme converter | en_GB |
dc.subject | machine learning | en_GB |
dc.title | Adaptation of the pronunciation dictionary for automatic recognition of different types of speech | en_GB |
dc.title.alternative | Адаптация произносительного словаря для автоматического распознавания разных типов речи | ru_RU |
Располагается в коллекциях: | MASTER'S STUDIES |
Файлы этого ресурса:
Файл | Описание | Размер | Формат | |
---|---|---|---|---|
Kholiavin_VKR.pdf | Article | 892,4 kB | Adobe PDF | Просмотреть/Открыть |
reviewSV_Otzyv_naucnogo_rukovoditela_2021___HolavinPA.pdf | ReviewSV | 1,79 MB | Adobe PDF | Просмотреть/Открыть |
Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.