Search academic texts

Information × Registration Number 2122U006513, Article popup.category Бакалаврська робота Title Моделі мовленнєвих сигналів та методи їх цифрової обробки (AI translated) popup.author Богоденко Дмитро ОлександровичBohodenko Dmytro Oleksandrovych popup.publication 01-01-2022 popup.source_user Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського» popup.source https://ela.kpi.ua/handle/123456789/49689 popup.publisher м. Київ Description Мета роботи: аналіз технологій розпізнавання мовлення та дослідження їх точності та ефективності для покращення показників. Об’єкт дослідження: Системи розпізнавання мови та їх функціональність у використанні . Предмет дослідження: точність розпізнавання мовлення та функціональність систем. Актуальність теми бакалаврської роботи полягає у вивченні систем розпізнавання мовлення та їх удосконалення для поширення в суспільстві для широкого кола завдань Методи дослідження. В дослідницькій роботі використовувалися методи теоретичного синтезу для роботи з дослідницькою літературою та існуючими проблемами в галузі розпізнавання мови; метод наукового узагальнення для підготовки висновків в кінці кожного розділу і в кінці роботи для виокремлення чинників бакалаврського дослідження. Наукова новизна полягає у винайденні новітніх рішень для поліпшення точності, ефективності та надійності розпізнавання мови. Objective: Analysis of speech recognition technologies and study of their accuracy and effectiveness to improve performance. Object of research: Language recognition systems and their functionality in use. Subject of research: accuracy of speech recognition and functionality of systems. The relevance of the topic of the bachelor's thesis is the study of speech recognition systems and their improvement for dissemination in society for a wide range of tasks Research methods. The research used methods of theoretical synthesis to work with research literature and existing problems in the field of language recognition; a method of scientific generalization to prepare conclusions at the end of each section and at the end of the work to identify the factors of undergraduate research. Scientific novelty: is to invent the latest solutions to improve the accuracy, efficiency and reliability of language recognition. popup.nrat_date 2025-11-05 Close