Применение скрытых марковских моделей в системах компьютерного обучения произношению
Получите бесплатно демо-версию Демо-версия - дипломная работа, в котрой удалена часть текста, рисунков, таблиц.Посмотреть все услуги дипломной работы на электронную почту.
Введите адрес электронной почты и нажмите "Отправить"




Описание
Работа выполнена и представлена в 2016.
Современные информационные технологии могут кардинально изменить тревожную ситуацию в области коррекции и устранения речевых нарушений у детей (логопедия). Дефекты речи являются частым отклонением у детей дошкольного возраста. Если двенадцать лет назад свыше 100 тыс. детей в России посещали почти 5 тыс. специальных учреждений, то сейчас примерно у половины первоклассников есть дефекты речи, и это число постоянно растет. Очевидна проблема, требующая скорейшего решения, и оно возможно, если в помощь логопедам и родителям можно будет предложить специальные программы, помогающие изучению произношения и устраняющие уже существующие дефекты речи.
Произношение неразрывно связано с распознаванием речи, одной из самых сложных задач искусственного интеллекта. Именно поэтому, задача исследования возможностей математических моделей и методов, применяемых в системе распознавания речи, является актуальной.
Задача распознавания речи состоит в автоматическом восстановлении текста произносимых человеком слов, фраз или предложений на естественном языке. Человек для понимания устной речи задействует не только свои знания о языке, но и смысл произносимого. Каждый из нас понимает, что выражение, произнесенное с разной интонацией и в разных условиях, на уровне сигнала будет выглядеть совершенно по-разному. Но люди всё равно понимают друг друга, т.е. есть нечто неизменное, благодаря чему по сигналу можно понять, что было сказано. Поиск таких неизменных частей является задачей акустического моделирования. Акустическая модель - это функция, на вход которой подается небольшой участок акустического сигнала, и выдающая распределение вероятностей различных звуков на этом участке.
На сегодняшний день практически все известные системы распознавания речи основаны на статических методах. Обычно таким является метод, называемый скрытым марковским моделированием (СММ), так как при использовании данного метода вероятность распознавания слов очень велика (80-90%). В то же время каждый речевой сигнал может быть представлен в виде вектора, заданного в некотором параметрическом пространстве, после чего этот вектор может быть запомнен в нейросети. Модели искусственных нейронных сетей так же используются для акустико-фонетического моделирования речевого сигнала. Принципы работы таких моделей основываются на биологических моделях нервных систем.
СММ и искусственные нейронные сети (ИНС), созданные в виде компьютерных моделей, с успехом справляются с задачами распознавания. Существует так же гибридная модель ИНС и СММ, которая позволяет эффективно объединить и усилить их возможности. Для анализа самого произношения выбрана дифференцирующая модель, которая предполагает индивидуальный пошаговый контроль с объективной системой оценивания, при этом у компьютера для этого есть огромные возможности.Поэтому эти модели выбраны основными для исследования и анализа.
Характеристики
Программа с исходниками | Да, Delphi |
Год | 2016 |

Заказывала диплом по модернизации интернет-портала для CEO продвижения. Очень доволен работой — специалисты детально проработали техническую часть и подобрали актуальные кейсы. Внедрение рекомендаций из работы реально повысило трафик на 50% в тестовом проекте. Защита прошла на отлично, комиссия особенно оценила практическую часть с метриками эффективности

Заказывала диплом по модернизации процессов в образовательном учреждении. Специалисты помогли не только с теорией, но и с реальным кейсом внедрения LMS в вузе. Оригинальность составила 89%, а комиссия особенно оценила глубину анализа узких мест и конкретные цифры эффективности. Защитилась на отлично благодаря их профессионализму!

Заказала диплом по локализации корпоративного сайта для обеспечения коммуникации с иностранной аудиторией. Система полностью соответствует новым методическим рекомендациям Минобрнауки. Преподаватель отметил высокую детализацию и соответствие требованиям международной коммуникации в образовательной сфере

Заказала диплом по разработке информационно-аналитической системы учета успеваемости студентов. Система полностью соответствует новым требованиям Минобрнауки № 258. Преподаватель отметил высокую детализацию и соответствие требованиям цифровой трансформации образовательного процесса

Заказала диплом по разработке информационной системы для мониторинга динамики стоимости образовательных услуг. Система полностью соответствует новым методическим рекомендациям Минобрнауки. Преподаватель отметил высокую детализацию и соответствие требованиям ценообразования в образовательной сфере