Корзина (0)---------

Корзина

Ваша корзина пуста

Корзина (0)---------

Корзина

Ваша корзина пуста

Применение скрытых марковских моделей в системах компьютерного обучения произношению

-55%
 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"

Заказать демо-версию:
Email
Отправляя эту форму, я принимаюусловия конфиденциальности.
Скачать план работы в формате PDF
​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.
минус 55% на все работы
До конца акции осталось:
Программа с исходниками:
Да, Delphi
Год:
2016
Наши гарантии
Покупается впервые!
Все непокупавшиеся работы
Дополнительные услуги:
Готова к отправке
Артикул: 75005
7 776
3 499,20
Экономия - 4 276,80
Нужна уникальная работа с гарантией? напишите нам!
В избранное К сравнению
Описание
Характеристики
Отзывы (699)

Описание

Не нашли подходящую работу?Оцените стоимость ее написания!

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
9 октября 2025 13:22

Я в полном восторге! Заказала здесь диплом по психологии (тема была очень узкая, связанная с тревожностью у студентов) для МУ им. Витте. Сомневалась до последнего. Автор сработал блестяще! Не просто собрал теорию, а грамотно составил программу эмпирического исследования, предложил релевантные методики. Работа была глубокой и действительно научной. При защите комиссия отметила практическую значимость и качественный анализ данных. Рекомендую всем студентам-психологам, кто хочет сэкономить нервы и время!

8 октября 2025 07:39

Обратился в компанию для разработки выпускной квалификационной работы по бизнес-информатике. ВУЗ — МИРЭА, тема касалась анализа ИТ-инфраструктуры и предложений по ее оптимизации. Работу выполнили в оговоренные сроки. Текст был структурирован, содержал не только теоретическую часть, но и грамотно проработанный аналитический раздел с расчетами. Все требования вуза (включая оформление) были соблюдены. Внес пару правок по практической главе — исполнитель отреагировал оперативно. Работа защищена на хорошо. В целом, услуга соответствует заявленной стоимости. Рекомендую.

6 октября 2025 14:42

Работа была сложная, на стыке нескольких областей. Требовалось не просто описать технологию, а спроектировать архитектуру решения и разработать план его внедрения с расчетом экономической эффективности. Меня привлекло то, что со мной работал не один автор, а команда (куратор, технический специалист по блокчейну и экономист). Результат превзошел ожидания: был предоставлен детальный технический проект, написанный с использованием профессиональной нотации (UML), проведен SWOT-анализ внедрения и рассчитан срок окупаемости. Для защиты подготовили яркую презентацию и тезисы. Работа получила высокую оценку за комплексный подход.

6 октября 2025 04:19

Тема про аудит безопасности. Всё четко, по делу, без воды. Спасибо.

6 октября 2025 03:49

Сроки поджимали, до защиты оставалось меньше месяца. Обратился сюда как в последнюю инстанцию. Менеджер сразу предупредил о возможной доплате за срочность, но подключил самого опытного автора по 1С. Коммуникация была на высоте: автор выходил на связь в любое время суток, согласовывал каждый раздел. Работа была выполнена за 3 недели. Она включала не только теорию по ERP-системам, но и детальное описание конфигурации под конкретный бизнес-кейс, что было ключевым требованием в «Синергии». Несмотря на спешку, оформление было идеальным. Сдал без проблем, спасибо за ответственность.

Все отзывы
С этим товаром также покупают
0Избранное
товар в избранных
0Сравнение
товар в сравнении
0Просмотренные
0Корзина
товар в корзине
Мы используем файлы cookie, чтобы сайт был лучше для вас.