Пошук академічних текстів

Інформація × Реєстраційний номер 2121U007792, Матеріали видань та локальних репозитаріїв Категорія Бакалаврська робота Назва роботи Розпізнавання мови з використанням спектрограм та глибинного навчання Автор Собко Іван ОлександровичSobko Ivan Oleksandrovych Дата публікації 01-01-2021 Постачальник інформації Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського» Першоджерело https://ela.kpi.ua/handle/123456789/45475 Видання Київ Опис Дипломна робота: 91 с., 24 рис., 6 табл., 2 додатки, 18 джерел. Об’єкт дослідження – класифікація мови Мета роботи – проаналізувати існуючі рішення для розпізнавання мови та розробити власне рішення розпізнавання слів та мови. Технологія розпізнавання мови - це те, про що мріяли і над яким працювали десятки років. Однак для всіх сучасних технологічних досягнень голосове управління було досить складною справою. Результат цього дослідження допоможе краще «зрозуміти» методи розпізнавання мови. У цьому документі розглянута проблема сегментація аудіо сигналу з подальшою класифікацією коротких-слів команд. Розпізнавання слів є важливим кроком до розпізнавання мови. Класифікація різних слів є основою технології розпізнавання мови, яка дає можливість робити базове передбачення сказаного. Метою дипломної роботи є розробка системи класифікації аудіо сигналів, за допомогою трансформування сигналу в ряд Фур’є та глибоких нейронних мереж. Bachelor thesis: 91 p., 24 fig., 6 tabl., 2 append., 18 sources. The object of research is the classification of language The aim of the work is to analyze the existing solutions for language recognition and to develop one's own solution for word and language recognition. Language recognition technology is something we have dreamed of and worked on for decades. However, for all modern technological advances, voice control was quite a difficult task. The result of this study will help to better "understand" language recognition methods. This paper discusses the problem of audio signal segmentation with subsequent classification of short-word commands. Word recognition is an important step towards language recognition. Classification of different words is the basis of language recognition technology, which makes it possible to make a basic prediction of what is said. The aim of the thesis is to develop a system for classifying audio signals by transforming the signal into a Fourier series and deep neural networks. Додано в НРАТ 2025-11-05 Закрити