Издательство — Речевые технологии — Выпуск №1/2021
Пикалев Я. С., Ермоленко Т. В.
Система автоматического распознавания слитной русской речи на основе глубоких нейросетей
В данной статье представлена структура системы автоматического распознавания слитной русской речи на основе глубоких нейросетей. Рассмотрены основные её структурные блоки. Описан процесс получения языковой и акустической модели, процесс декодирования. Охарактеризованы обучающие и тестовые корпусы текстовых и речевых данных. Проведено сравнение эффективности распознавания разработанной системы с существующими решениями.
• автоматическое распознавание речи • глубокое обучение • акустическая модель • языковая модель
AUTOMATIC CONTINUOUS RUSSIAN SPEECH RECOGNITION SYSTEM BASED ON DEEP NEURAL NETWORKSL
Yermolenko T.V., candidate of Technical Sciences, Associate Professor, Associate Professor of the Department of Computer Technologies of the State Educational Institution of Higher Professional Education «Donetsk National University»
Pikalyov Ya.S., researcher state institution «Institute of Artificial Intelligence Problems»
This article presents the structure of a system for automatic recognition of continuous Russian speech based on deep neural networks. Its main structural blocks are considered. The process of obtaining a language and acoustic model, the decoding process are described. The training and test corpora of text and speech data are characterized. The comparison of the recognition efficiency of the developed system with existing solutions is carried out.
• automatic speech recognition • deep learning • acoustic model • language model
