Axborot texnologiyalari, mexanika va optika ilmiy-texnik jurnali. Axborot texnologiyalari, mexanika va optika ilmiy-texnik bulleteni

---

AXBOROT TEXNOLOGIYALARI, MEXANIKA VA OPTIKA ILMIY-TEXNIK JURNALI.
AXBOROT TEXNOLOGIYALARI, MEXANIKA VA OPTIKA ILMIY-TEXNIK BULLETENI.
http://ntv.ifmo.ru/en
http://ntv.ifmo.ru/
ISSN 2226-1494
ISSN 2226-1494
jild. 15 yo'q 6
2015 yil noyabr-dekabr
15-jild No 6
2015 yil noyabr-dekabr
1968. Usulning kamchiliklari ko'rib chiqilib, uni faqat buyruqni tanib olish uchun ishlatish imkonini beradi. Keyinchalik
modellar, xususiyatlarni normallashtirish, holatni bog'lash, chuqur neyron tarmoqlar, takroriy neyron tarmoqlar. rahmat
nutqni avtomatik aniqlash, dinamik dasturlash usuli, Markov modeli, moslashish
tizimlari. Boshlanish nuqtasi dinamik dasturlash algoritmiga asoslangan usulni joriy etishdir
nutq ma'lumotlar bazalarining etarli emasligi, bu esa holatlarni bog'lash usuliga olib keldi. Usullarning roli ko'rsatilgan
ÿ 074-U01).
ITMO universiteti, Sankt-Peterburg, 197101, Rossiya Federatsiyasi MChJ
"TsRT", Sankt-Peterburg, 196084, Rossiya Federatsiyasi
fonemalarni integral kontekstga bog'liq bo'lmagan ob'ektlar sifatida modellashtirishdan kontekstga bog'liq trifonlar va bifonlarni
modellashtirishga o'tish zarurligi ko'rsatilgan. Trifonlarni o'rganish muammolariga aniqlik kiritildi, tushuntirildi
Markov zanjirlarining formalizmiga asoslangan usul ko'rib chiqiladi. Koartikulyatsiya tushunchasiga asoslanadi
Tadqiqot Rossiya Federatsiyasi hukumatining qisman moliyaviy ko'magida (grant
nutqni aniqlash, chuqur neyron tarmoqlar va takroriy neyron tarmoqlar ko'rib chiqiladi. O'xshashlik qayd etildi
modellarni moslashtirish va dinamikning individual xususiyatlariga, aloqa kanallariga va qo'shimcha shovqinlarga yaxshiroq
o'zgarmaslikni ta'minlaydigan xususiyatlarni normallashtirish. Avtomatik eng zamonaviy usul sifatida
Xulosa
So'nggi 50 yil ichida avtomatik nutqni aniqlash tizimlarining asosiy bosqichlari ko'rib chiqildi. Biologik tizimlar faoliyatiga yondashish
kontekstida turli usullarni baholashga harakat qilinadi. Dinamik dasturlash algoritmiga asoslangan va 1968 yilda amalga oshirilgan
usulni amalga oshirish benchmark sifatida hisoblanadi. Usulning faqat buyruqni tanib olish uchun foydalanishga imkon beradigan
kamchiliklari ko'rib chiqiladi. Ko'rib chiqilgan keyingi usul Markov zanjirlarining formalizmiga asoslangan. Koartikulyatsiya tushunchasi
asosida kontekstga bog'liq bo'lmagan fonemalar o'rniga kontekstga bog'liq trifonlar va bifonlarni qo'llash zarurati ko'rsatilgan. Trifonni
o'qitish uchun nutq ma'lumotlar bazasining etarli emasligi, davlat bog'lash usullariga olib keladigan muammolar tushuntiriladi.
Dinamiklar, aloqa kanallari va qo'shimcha shovqinlarning yaxshi o'zgarmasligini ta'minlaydigan modelni moslashtirish va xususiyatlarni
normallashtirish usullarining ahamiyati ko'rsatilgan. Chuqur neyron tarmoqlari va takroriy tarmoqlar eng zamonaviy usullar sifatida
qabul qilinadi. Chuqur (ko'p qatlamli) neyron tarmoqlarning o'xshashligi va
Taxminan 50 yil davomida avtomatik nutqni aniqlash tizimlarini rivojlantirishning asosiy bosqichlari ko'rib chiqiladi. Muammoni hal
qilish usullarini biologik faoliyatga yondashish nuqtai nazaridan baholashga harakat qilindi.
Kalit so'zlar
biologik tizimli chuqur (ko'p qatlamli) neyron tarmoqlari. Xulosa qilib aytganda, zamonaviy nutqni aniqlash tizimlarining muammolari
va kamchiliklari tavsiflanadi va ularning rivojlanishining prognozi beriladi.
axborot texnologiyalari, mexanika va optika byulleteni. 2015. V. 15. No 6. S. 957–968.