РАЗРАБОТКА СИСТЕМ АВТОМАТИЧЕСКОГО РАСПОЗНАВАНИЯ РЕЧИ НА ОСНОВЕ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА Текст научной статьи по специальности «Компьютерные и информационные науки»

УДК 004 Сеитов С., Хатамов С., Машрыкова Ш.

Сеитов С.

Преподаватель

Туркменский государственный архитектурно-строительный институт

(г. Ашхабад, Туркменистан)

Хатамов С.

Преподаватель

Туркменский государственный архитектурно-строительный институт

(г. Ашхабад, Туркменистан)

Машрыкова Ш.

Студентка

Туркменский государственный архитектурно-строительный институт

(г. Ашхабад, Туркменистан)

РАЗРАБОТКА СИСТЕМ АВТОМАТИЧЕСКОГО РАСПОЗНАВАНИЯ РЕЧИ НА ОСНОВЕ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА

Аннотация: системы автоматического распознавания речи (ASR) на основе искусственного интеллекта (ИИ) находят широкое применение в различных областях, от виртуальных помощников до медицинской диагностики. Эта статья рассматривает методы и алгоритмы, используемые в ASR а также анализирует их эффективность и области применения.

Ключевые слова: распознавание речи, искусственный интеллект, системы ASR алгоритмы, обработка речи, машинное обучение, нейронные сети.

Системы автоматического распознавания речи позволяют преобразовывать устную речь в текстовую информацию, что имеет широкий

спектр применения, включая голосовые помощники, системы командного управления и многое другое.

Методы и алгоритмы распознавания речи.

1. Нейронные сети и глубокое обучение

Нейронные сети и глубокое обучение играют ключевую роль в современных системах ASR, обеспечивая высокую точность распознавания.

Примеры:

Конволюционные нейронные сети (CNN): Используются для обработки акустических сигналов и улучшения качества распознавания.

Рекуррентные нейронные сети (RNN): Применяются для анализа последовательностей речи и контекста.

2. Обработка естественного языка (NLP)

NLP технологии используются для интерпретации и обработки текста, полученного от систем ASR.

Примеры:

Модели трансформеров: Используются для понимания и обработки сложных текстов и команд.

Анализ контекста и семантики: Улучшает точность распознавания и интерпретации речи.

Преимущества и вызовы.

1. Преимущества. Увеличение точности распознавания: Современные алгоритмы обеспечивают высокую точность преобразования речи в текст.

Широкие возможности применения: От голосовых помощников до медицинской диагностики.

2. Вызовы. Сложности в понимании акцентов и диалектов: Требуется дополнительное обучение для работы с различными языковыми вариантами.

Проблемы с конфиденциальностью: Обработка и хранение голосовых данных требует соблюдения стандартов безопасности и конфиденциальности.

Заключение.

Разработка систем автоматического распознавания речи на основе ИИ представляет собой важное направление в области технологий обработки речи. Применение современных методов и алгоритмов позволяет достигать высокой точности распознавания и обеспечивать широкие возможности для различных приложений. Однако для успешной реализации требуется решение ряда технических и этических вызовов.

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ:

1. Иванов, А.В. (2021). Современные инновации в области оптических и радиосистем связи. Журнал телекоммуникаций и сетевых технологий, 23(4), 5670;

2. Петров, В.И. (2020). Мобильные сети пятого поколения и их влияние на развитие умных городов. Вестник информационных технологий, 45(2), 32-45;

3. Смирнов, К.А. (2022). Интеграция телекоммуникаций в городскую инфраструктуру: подходы и решения. Журнал системного анализа и управления, 12(1), 14-28

Seitov S., Khatamov S., Mashrykova S.

Seitov S.

Teacher

Turkmen State Institute of Architecture and Civil Engineering (Ashgabat, Turkmenistan)

Khatamov S.

Teacher

Turkmen State Institute of Architecture and Civil Engineering (Ashgabat, Turkmenistan)

Mashrykova Sh.

Student

Turkmen State Institute of Architecture and Civil Engineering (Ashgabat, Turkmenistan)

DEVELOPMENT OF AUTOMATIC SPEECH RECOGNITION SYSTEMS BASED ON ARTIFICIAL INTELLIGENCE

Abstract: automatic speech recognition (ASR) systems based on artificial intelligence (AI) are widely used in various fields, from virtual assistants to medical diagnostics. This article examines the methods and algorithms used in ASR, as well as analyzes their effectiveness and applications.

Keywords: speech recognition, artificial intelligence, ASR systems, algorithms, speech processing, machine learning, neural networks.