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"
Разработка сайта салона красоты с возможностью записи клиентов7 344 ₽
Автоматизация приема заявок на ремонт и модернизацию персональных компьютеров8 748 ₽
Разработка методики выбора средств защиты платёжных карт, ВКР защита информации 11 400 ₽
Разработка автоматизированной системы учета товаров и продаж для торговой компании9 200 ₽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 |
МГТУ им. Баумана, инноватика. Диплом про коммерциализацию стартапов. Срок горел — 9 дней. Обратилась в 4 утра, ответили через 20 минут (менеджер online). Подобрали автора-практика из технопарка. Черновик прислали через 4 дня, я испугалась — много воды. Написала претензию, автор переделал за сутки, убрал лишнее. В итоге уникальность 88%, защитилась на 4. Презентацию сделали сами, но речь прислали готовую. Цена со срочностью была выше обычной, но терпимо. Рекомендую, если нужна быстрая реакция.
ВШЭ, экономика (магистратура). Тема сложная: анализ панельных данных в Stata. Срок — 45 дней. Автор оказался кандидатом наук (как сказал менеджер). Работу сделал с нуля, включая эконометрическую модель. Уникальность 94% — супер. Цена была выше среднего (но это магистратура). Зато никаких скрытых платежей, оплата поэтапно. На защите я чувствовал себя уверенно, потому что автор подготовил развёрнутые ответы на возможные вопросы (это отдельная услуга, но стоит того). Минус: иногда пропадал на 2-3 дня, но предупреждал. Итог — 5.
Срочный заказ — 7 дней до сдачи финальной версии. Тема сложная, нужен был высокий антиплагиат. На diplom-it.ru согласились, но предупредили: цена выше на 40% из-за короткого срока. Оплатил полную сумму сразу. Автор сделал работу за 6 дней, уникальность 87% (проверял в етхт). Текст сухой, без воды, все сноски на актуальные постановления пленумов. Ответ на отзыв научрука по структуре пришлось ждать почти сутки, но исправили. Речь и презентацию не заказывал — сам сделал. Защитился на 'удовлетворительно', но претензий к содержанию нет. Если нужна именно работа по юриспруденции без лирики — рекомендую.
РГСУ, лингвистика. У меня диплом по переводу технических текстов. Автор — филолог, сделала качественный анализ переводческих трансформаций. Сначала сомневалась в уникальности — получила 90% (вуз требует 80). Общались в основном по почте, отвечали в течение дня. После сдачи научрук попросил дополнить практическую часть примерами — доделали за 3 дня бесплатно. Цена была очень бюджетной для диплома. Тональность нейтральная, но я довольна.
МИСИС, прикладная информатика. Заказывал диплом по администрированию Linux. Автор написал про настройку серверов и скрипты автоматизации. Уникальность 87%. Срок 18 дней — уложились. Защита на 4. Спасибо команде.
