NAU Harvester System
Точність систем автоматичного розпізнавання мовлення, навчених на зашумленому мовленні
Наукові журнали Національного Авіаційного Університету
View Archive Info| Field | Value | |
| Title |
Точність систем автоматичного розпізнавання мовлення, навчених на зашумленому мовленні
Точность систем автоматического распознавания речи, обученных на зашумленной речи Accuracy of automatic speech recognition system trained on noised speech |
|
| Creator |
Prodeus, A.; Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут ім. І. Сікорського»
Kukharicheva, K.; Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут ім. І. Сікорського» |
|
| Subject |
автоматичне розпізнавання мовлення; точність розпізнавання мовлення; метод навчання; чисте мовлення; зашумлене мовлення
UDC 629.7.058.72:004.934 автоматическое распознавание речи; точность распознавания речи; метод обучения; чистая речь; зашумленная речь UDC 629.7.058.72:004.934 Automatic speech recognition; speech recognition accuracy; training technique; clean speech; noised speech UDC 629.7.058.72:004.934 |
|
| Description |
Виконано порівняння двох методів навчання системи автоматичного розпізнавання мовлення на зашумленому мовленні із методом навчання на чистому мовленні. Порівняння виконано для чотирнадцяти видів шумів із використанням такої міри, як точність розпізнавання. Використано шуми побутової техніки та комп’ютерів, вуличні шуми та шуми транспорту, шуми в навчальних приміщеннях та вестибюлях. Одержано оцінки ступеню переваги методів навчання на зашумленому мовленні над конкурентним методом. Показано, що при навчанні назашумленому мовленні точності розпізнавання 95% можна досягнути при відношеннях сигнал-шум, не меншихза 10 дБ, тоді як при навчанні на чистому мовленні можна досягнути такої ж точності при відношенні сигнал-шум, не менших за 20 дБ
Сопоставлены методы обучения системы автоматического распознавания на зашумленной речи и метод обучения на чистой речи. Сравнение выполнено для четырнадцати видов шумов, с использованием такой меры как точность распознавания. Использованы шумы бытовой техники т компьютеров, шумы улицы и уличного транспорта, шумы учебных помещений и вестибюлей. Получены оценки степени превосходства методов обучения на зашумленной речи над конкурентным методом. Показано, что при обучении на зашумленной речи можно достичь точности распознавания 95% для отношений сигнал-шум, не менее 10 дБ, тогда как при обучениина чистой речи такой же точности можно достичь для отношений сигнал-шум не менее 20 дБ In this paper two techniques of automatic speech recognition system training on noised speechare compared with technique of training on clean speech. The comparing has been made by means ofspeech recognition accuracy measure, with usage of fourteen kinds of noise. These were noises of householdappliances and computers, street and transport, teaching rooms and lobbies. The superiority degree ofnoised speech training techniques over the competitive technique has been assessed. It is shown thattraining on noised speech allows reaching the 95% recognition accuracy for minimal signal-to-noise ratio10 dB, whereas training on clean speech allows reaching the same recognition accuracy for minimalsignal-to-noise ratio 20 dB |
|
| Publisher |
National Aviation University
|
|
| Contributor |
—
— — |
|
| Date |
2016-09-26
|
|
| Type |
—
— |
|
| Format |
application/pdf
|
|
| Identifier |
http://jrnl.nau.edu.ua/index.php/ESU/article/view/11230
10.18372/1990-5548.49.11230 |
|
| Source |
Electronics and Control Systems; Том 3, № 49 (2016); 11-16
Электроника и системы управления; Том 3, № 49 (2016); 11-16 Електроніка та системи управління; Том 3, № 49 (2016); 11-16 |
|
| Language |
en
|
|
| Rights |
Authors who publish with this journal agree to the following terms:Authors retain copyright and grant the journal right of first publication with the work simultaneously licensed under a Creative Commons Attribution License that allows others to share the work with an acknowledgement of the work's authorship and initial publication in this journal.Authors are able to enter into separate, additional contractual arrangements for the non-exclusive distribution of the journal's published version of the work (e.g., post it to an institutional repository or publish it in a book), with an acknowledgement of its initial publication in this journal.Authors are permitted and encouraged to post their work online (e.g., in institutional repositories or on their website) prior to and during the submission process, as it can lead to productive exchanges, as well as earlier and greater citation of published work (See The Effect of Open Access).
|
|