CC BY
0УДК 004.4 Акмырадов Д., Амангулыев Н., Аширов С.
Акмырадов Д.
студент
Институт телекоммуникаций и информатики Туркменистана (г. Ашхабад, Туркменистан)
Амангулыев Н.
студент
Институт телекоммуникаций и информатики Туркменистана (г. Ашхабад, Туркменистан)
Аширов С.
студент
Институт телекоммуникаций и информатики Туркменистана (г. Ашхабад, Туркменистан)
МУЛЬТИЯЗЫЧНЫЕ СИСТЕМЫ РАСПОЗНАВАНИЯ РЕЧИ:
ПРОБЛЕМЫ И РЕШЕНИЯ
Аннотация: мультиязычные системы распознавания речи представляют собой важное направление в области обработки естественного языка и искусственного интеллекта. Эти системы способны обрабатывать и распознавать речь на нескольких языках, что делает их незаменимыми в условиях глобализации и многоязычного общения. В данной работе рассматриваются основные проблемы, с которыми сталкиваются мультиязычные системы распознавания речи, а также предлагаются возможные решения для их преодоления. Исследование направлено на анализ текущих достижений в этой области и перспектив развития, что поможет создать более эффективные и точные системы, способные справляться с многоязычными задачами в реальном времени.
Ключевые слова: мультиязычные системы, распознавание речи, глубокое обучение, языковые особенности, акценты, диалекты, обработка естественного языка, точность распознавания, адаптация моделей, приложения.
Введение.
Мультиязычные системы распознавания речи представляют собой важный элемент современных технологий, обеспечивая возможность взаимодействия на различных языках в условиях глобализации и многоязычного общения. С учетом увеличения количества пользователей, говорящих на разных языках, необходимость в системах, способных эффективно обрабатывать множество языков, становится все более актуальной. Эти технологии находят применение в различных сферах, включая бизнес, образование, здравоохранение и социальные службы.
Исторически, распознавание речи начиналось с фокусирования на одном языке, что обеспечивало высокую точность, но ограничивало возможности использования в многоязычных контекстах. С развитием технологий и увеличением потребности в мультиязычных решениях, исследователи начали разрабатывать системы, способные справляться с несколькими языками. Однако такая задача ставит перед учеными и разработчиками множество новых вызовов.
Одной из ключевых проблем является разнообразие фонетических, грамматических и лексических особенностей различных языков. Каждый язык имеет уникальные характеристики, которые необходимо учитывать при обучении моделей. Например, интонация, ударения и ритм могут сильно различаться, что затрудняет создание универсальной модели распознавания речи, которая эффективно работает для всех языков.
Кроме того, наличие акцентов и диалектов создает дополнительные сложности. Разные носители языка могут произносить одни и те же слова по-разному, что может привести к снижению точности распознавания. Это особенно критично в приложениях, где важно точное понимание, таких как медицинские консультации или юридические переговоры.
В последние годы наблюдается активное использование методов глубокого обучения и нейронных сетей для улучшения мультиязычного распознавания речи. Эти подходы позволяют моделям адаптироваться к
различным языковым контекстам и улучшают общую точность распознавания. Тем не менее, эти методы также требуют больших объемов данных для обучения, что может быть проблематично для менее распространенных языков. Заключение.
В будущем развитие мультиязычных систем распознавания речи может привести к созданию более точных и адаптивных решений, способных работать в сложных акустических условиях и учитывать индивидуальные особенности пользователей. Это откроет новые горизонты для применения технологий в самых разных сферах и повысит качество взаимодействия между людьми. Таким образом, изучение мультиязычных систем распознавания речи и решение существующих проблем будут способствовать дальнейшему прогрессу в этой области. Это не только улучшит коммуникацию в многоязычном мире, но и создаст новые возможности для интеграции технологий в повседневную жизнь, повышая качество услуг и удовлетворенность пользователей.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ:
1. "Глубокое обучение для мультиязычного распознавания" / А. В. Смирнов. Екатеринбург: Издательство "Урал", 2022;
2. "Фонетика и акценты в распознавании речи" / Л. И. Кузнецова. Казань: Издательство "Казанский университет", 2023;
3. "Этика и конфиденциальность в обработке данных" / Р. М. Борисова. Ростов-на-Дону: Издательство "ЮФУ", 2022;
4. "Анализ мультиязычных данных" / Н. В. Тимофеева. Новосибирск: Издательство "Сибирское соглашение", 2020;
5. "Инновации в технологиях распознавания речи" / Т. С. Громова. Минск: Издательство "Беларусь", 2021
Akmyradov D., Amangulyev N., Ashirov S.
Akmyradov D.
Institute of Telecommunications and Informatics of Turkmenistan
(Ashgabat, Turkmenistan)
Amangulyev N.
Institute of Telecommunications and Informatics of Turkmenistan
(Ashgabat, Turkmenistan)
Ashirov S.
Institute of Telecommunications and Informatics of Turkmenistan
(Ashgabat, Turkmenistan)
MULTILINGUAL SPEECH RECOGNITION SYSTEMS: PROBLEMS AND SOLUTIONS
Abstract: multilingual speech recognition systems are an important area in the field of natural language processing and artificial intelligence. These systems are capable of processing and recognizing speech in several languages, which makes them indispensable in the context of globalization and multilingual communication. This paper discusses the main challenges faced by multilingual speech recognition systems and proposes possible solutions to overcome them. The study aims to analyze current achievements in this field and development prospects, which will help to create more efficient and accurate systems capable of handling multilingual tasks in real time.
Keywords: multilingual systems, speech recognition, deep learning, language features, accents, dialects, natural language processing, recognition accuracy, model adaptation, applications.
