озпізнавання (36,89%) була досягнута при застосуванні біграммной моделі. На жаль, проведені експерименти не дозволяють судити про ефективність застосування тріграммной моделі, оскільки розмір словника для неї був істотно менше. У подальшій роботі ми маємо намір модифікувати базову і програмних модель з урахуванням особливостей російської мови. Ми плануємо дослідити моделі мови, що будуються на основі початкових форм слів і основах слів, а також моделі мови, що використовують граматичні морфологічні показники слів, отримані в результаті семантико-сентаксіческого розбору пропозицій.
Дане дослідження підтримано фондом РФФД (проекти № 08-08-00128, 09-07-91220-СТ), Міністерством освіти і науки РФ в рамках ФЦП" Наукові та науково-педагогічні кадри інноваційної Росії» (держконтракти № П2579, П2360) та Комітетом з науки і вищій школі Уряду Санкт-Петербурга.
Список літератури
1. [Кіпяткова та ін, 2008] Кіпяткова І.С., Карпов А.А. Модуль фонематичного транскрибування для системи розпізнавання розмовної російської мови / / Штучний інтелект. Донецьк. Україна. № 4. 2008. С. 747-757.
2. [Кіпяткова та ін, 2010] Кіпяткова І.С., Карпов А.А. Автоматична обробка та статистичний аналіз новинного текстового корпусу для моделі мови системи розпізнавання російської мови / / Інформаційно-керуючі системи. СПб.: СПбГУАП, № 4 (47). 2010. С. 2-8.
3. [Benesty et al., 2008] Benesty J., Sondhi M., Huang Y. (eds.) Springer Handbook of Speech Processing. Springer, 2008, 1176 p.
4. [Clarkson et al., 1997] Clarkson P., Rosenfeld R. Statistical language modeling using the CMU-Cambridge toolkit / / Proc. of EUROSPEECH. Rhodes. Greece. 1997. Pp. 2707-2710.
5. [Hori et al., 2006] Hori, T., Nakamura A. An extremely-large-vocabulary approach to named entity extraction from speech. Proceedings of ICASSP'2006, Toulouse, France, 2006.
6. [Jokisch et al., 2009] JokischO., Wagner A., ??SaboR., JaeckelR., CylwikN., RuskoM., RonzhinA., Hoffmann R. Multilingual Speech Data Collection for the Assessment of Pronunciation and Prosody in a Language Learning System / / Proc. of 13-th International Conference SPEC0M'2009. St. Petersburg. 2009. Pp. 515-520.
7. [Moore, 2001] Moore G.L. Adaptive Statistical Class-based Language Modelling. PhD thesis. Cambridge University. 2001. 193 p.
8. [Ronzhin et al., 2007] Ronzhin AL, Karpov AA Russian Voice Interface / / Pattern Recognition and Image Analysis. (Advances in Mathematical Theory and Applications). 2007. Т. 17. № 2. С. 321-336.
9. [Whittaker, 2000] Whittaker E.W.D. Statistical Language Modelling for Automatic Speech Recognition of Russian and English. PhD thesis. Cambridge University. 2000, 140 p.
10. [Young et al., 2009] Young S. et al. The HTK Book (for HTK Version 3.4). Cambridge, UK, 2009.
Для підготовки даної роботи були використані матеріали з сайту masters.donntu.edu/
Дата додавання: 17.11.2013
