Сборник докладов республиканской научно-технической конференции значение информационно-коммуникационных


НУТҚНИ АВТОМАТИК ТАНИБ ОЛИШ МАСАЛАСИ



Download 7,55 Mb.
Pdf ko'rish
bet192/267
Sana14.07.2022
Hajmi7,55 Mb.
#795134
TuriСборник
1   ...   188   189   190   191   192   193   194   195   ...   267
Bog'liq
Maqola

 
НУТҚНИ АВТОМАТИК ТАНИБ ОЛИШ МАСАЛАСИ 
Н.С. Маматов (етакчи илмий ходими, ТАТУ ҳузуридаги АКТ ИИМ)
Ш.Ш. Абдуллаев (таянч докторант, ТАТУ ҳузуридаги АКТ ИИМ)
А.Н. Самижонов (талаба, Муҳаммад ал-Хоразмий номидаги ТАТУ)
Нутқ инсонлар муло
қ
отининг қулай табиий шакли бўлиб, уни таниб 
олиш компьютер дастури ёрдамида сўзлар кетма-кетлигига ўтказишдан 
иборат. Нутқни таниб олиш иловалари инсонларга бошқа дастурлар билан 
осон ва самарали ишлаш учун нутқни яна бир киритиш режими сифатида 
фойдаланишга имкон беради. Она тилидаги нутқни таниб олиш интерфейс-
лари компьютер саводхонлиги бўлмаган кишиларга компьютер клавиатура-
сидан фойдаланмай ушбу технологиядан кенг фойдаланиш имкониятини 
беради. Кўп йиллар давомида нутқни таниб олишнинг турли жиҳатлари ва 
унинг қўлланилиши бўйича жуда кўп тадқиқотлар олиб борилди. Бугунги 
кунда инсон ва машина орасидаги алоқа учун нутқни автоматик таниб 
олишдан муваффақиятли фойдаланадиган кўплаб маҳсулотлар ишлаб 
чиқилган. Нутқни таниб олиш иловаларининг самарадорлиги реверберация 
ва ҳатто паст даражадаги атроф-муҳит халақитлари мавжуд бўлганда ҳам 
ёмонлашади. Қурилмалар характеристикалари, реверберацияси ва халақит-
ларга бардошлилик муаммоси ҳали ҳам ҳал қилинмаган, бу эса нутқни таниб 
олиш соҳасидаги тадқиқотларни фаол олиб боришга сабаб бўлмоқда.


406 
Нутқга ишлов бериш сигналларни қайта ишлашнинг энг қизиқарли 
йўналишларидан бири ҳисобланади[1]. Нутқга ишлов бериш нутқ сигналла-
рини ва уларга ишлов бериш усулларини ўрганади. Нутқга ишлов бериш 
иловалари сифатида матн бўйича нутқни синтез қилиш, нутқни таниб олиш, 
суҳандонни таниб олиш ва тасдиқлаш, нутқ сифатини ошириш, нутқни 
сегментациялаш, тилни идентификациялаш, муносабат ва ҳиссиётларни 
таниб олиш, аудио-визуал сигналларга ишлов бериш ва сўзлашувчи диалог 
тизимларини келтириш мумкин. 
Нутқни таниб олиш нутқга ишлов беришнинг асосий йўналишларидан 
бири бўлиб, нутқни автоматик таниб олиш (Automatic Speech Recognition –
ASR) деб ҳам номланади. Бу компьютер дастури сифатида амалга 
оширилган бирор алгоритм ёрдамида нутқ сигналини сўзлар кетма-кетлигига 
(яъни айтилган сўзларни матнга) ўтказиш жараёни ҳисобланади [2]. 
ASR тизимининг асосий мақсади берилган 
O
акустик киришдан 
L
тилидаги барча тўғри кетма-кетликлар орасида энг катта эҳтимоллик билан 
дискрет белгилар кетма-кетлигини жумла кўринишига ўтказиш ҳисобланади 
[3]. Бунда кириш қуйидаги дискрет кузатувлар тўплами сифатида қаралади: 
1
2
3
,
,
,...,
t
O
o o o
o

(1) 
Таниб олинадиган белгилар кетма-кетлиги эса қуйидагича белгиланади: 
1
2
3
,
,
,...,
n
W
w w w
w

(2) 
ASR тизимининг асосий мақсади қуйидагича ифодаланиши мумкин: 


ˆ
arg max
|
,
W
P W O
W
L


(3) 
Умуман олганда нутқни матнга ўтказиш 
W
берилган кетма-кетлик ва 
О
акустик кириш кетма-кетлиги учун 


|
P W O
эҳтимоллик аниқлаш орқали 
амалга оширилади. Байес теоремасидан фойдаланиб ушбу эҳтимоллик 
ифодасини қуйидаги кўринишда олиш мумкин:



  
 
|
|
P O W P W
P W O
P O

(4) 
(4) - ифоданинг ўнг томонидаги миқдорларни ҳисоблаш 


|
P W O
ни 
ҳисоблашга қараганда осонроқ бўлиб, у 
 
P W
кетма-кетликнинг ўзи учун 
априор эҳтимоллик сифатида аниқланади. Бунда у 
W
кетма-кетликнинг 
пайдо бўлиши ҳақидаги априор билимлардан фойдаланган ҳолда ҳисобла-
нади. 
 
P O
ҳар бир номзод жумла учун бир хил деб олиб, (4) -ифодани 
қуйидаги кўринишга келтириш мумкин. 

  
 

  
|
ˆ
arg max
arg max
|
,
P O W P W
W
P O W P W
W
L
P O



Одатда, берилган 
W
кетма-кетликни инобатга олган ҳолда 
О
акустик 
кириш эҳтимоли бўлган 


|
P O W
эҳтимоллик кузатув эҳтимоли сифатида 
аниқланади ва акустик баҳо деб аталади. Бошқача қилиб айтганда бу нутқни 
таниб олиш тизимининг акустик модели дейилади. Ҳозирги кунда акустик 
моделни қуришнинг яширин марков модели (НММ-Hidden Markov model) ва 
Гаусс аралашма модели (GMM-Gaussin mixture model) ҳамда нейрон тармоқ 


407 
ва НММ гибридига асосланган ёндашувлари ишлаб чиқилган. Сўнгги йил-
ларда чуқур нейрон тармоқлари асосида акустик моделни қуриш оммалашиб 
бормоқда ва ушбу ёндашув юқори аниқликдаги натижаларни таъминламоқда. 
 
P W
эҳтимоллик тил модели бўлиб, таниб олиш аниқлигини янада ошириш-
га хизмат қилади. Уни қуриш табиий тилдаги сўзларнинг ўзаро кетма-кет-
ликда кузатилиш эҳтимолликлари асосида амалга оширилади ва унда ўқув 
танланмаси сифатида улкан ҳажмли матнли маълумотлардан фойдаланиш 
талаб этилади.
Фойдаланилган адабиётлар 
1.X. Huang and L. Deng, An overview of modern speech recognition, in handbook of natural 
language processing, second edition, chapter 15, chapman & hall/crc,(2010), pp.339-366. 
2.X. Huang, A. Acero and H.-W. Hon, ― Spoken language processing: a guide to theory, 
algorithm, and system development, prentice hall, (2011). 
3.D. Jurafsky and J. H. Martin, ― Speech and language processing - an introduction to natural 
language processing, computational linguistics, and speech recognition‖, prentice hall, (2013). 

Download 7,55 Mb.

Do'stlaringiz bilan baham:
1   ...   188   189   190   191   192   193   194   195   ...   267




Ma'lumotlar bazasi mualliflik huquqi bilan himoyalangan ©hozir.org 2024
ma'muriyatiga murojaat qiling

kiriting | ro'yxatdan o'tish
    Bosh sahifa
юртда тантана
Боғда битган
Бугун юртда
Эшитганлар жилманглар
Эшитмадим деманглар
битган бодомлар
Yangiariq tumani
qitish marakazi
Raqamli texnologiyalar
ilishida muhokamadan
tasdiqqa tavsiya
tavsiya etilgan
iqtisodiyot kafedrasi
steiermarkischen landesregierung
asarlaringizni yuboring
o'zingizning asarlaringizni
Iltimos faqat
faqat o'zingizning
steierm rkischen
landesregierung fachabteilung
rkischen landesregierung
hamshira loyihasi
loyihasi mavsum
faolyatining oqibatlari
asosiy adabiyotlar
fakulteti ahborot
ahborot havfsizligi
havfsizligi kafedrasi
fanidan bo’yicha
fakulteti iqtisodiyot
boshqaruv fakulteti
chiqarishda boshqaruv
ishlab chiqarishda
iqtisodiyot fakultet
multiservis tarmoqlari
fanidan asosiy
Uzbek fanidan
mavzulari potok
asosidagi multiservis
'aliyyil a'ziym
billahil 'aliyyil
illaa billahil
quvvata illaa
falah' deganida
Kompyuter savodxonligi
bo’yicha mustaqil
'alal falah'
Hayya 'alal
'alas soloh
Hayya 'alas
mavsum boyicha


yuklab olish