Россия
В работе рассматриваются принципы функционирования и ключевые области применения систем автоматического распознавания речи (Automatic Speech Recognition, ASR). Анализируется основные технологические этапы преобразования аудио в текст. Так же рассматривается практическое применение данной системы в разных сферах. Освещаются перспективные направления развития.
автоматическое распознавание речи, ASR, преобразование речи в текст, транскрибация аудио, голосовые помощники, искусственный интеллект (ИИ), голосовые помощники, нейронные сети, субтитрирование, обработка языка, языковая модель
1. Иванов, А. С., Петровский, А. В. Обработка речевых сигналов в системах автоматического распознавания речи: современные подходы / А. С. Иванов, А. В. Петровский // Вестник Воронежского государственного лесотехнического университета. – 2021. – Т. 15, № 2. – С. 45-58.
2. Козлов, М. Ю., Иванова, Т. Н. Глубокие нейронные сети и их применение в речевых технологиях / М. Ю. Козлов, Т. Н. Иванова // Информационные технологии и вычислительные системы. – 2022. – № 3. – С. 15-24.
3. Морозова, Е. П., Григорьев, К. А. Использование сверточных нейронных сетей для повышения точности распознавания речи / Е. П. Морозова, К. А. Григорьев // Журнал прикладной информатики. – 2023. – Т. 29, № 2. – С. 88-95.
4. Николаев, П. С., Орлова, М. В. Современные подходы к интеграции языковых моделей в системы распознавания речи / П. С. Николаев, М. В. Орлова // Информационные системы и технологии. – 2022. – Т. 14, № 3. – С. 55-64.
5. Рэдфорд, А., Ким, Дж. В., Сюй, Т., Брокман, Г., Макливи, К., Сутскевер, И. Надёжное распознавание речи с помощью масштабного слабого обучения // Международная конференция по машинному обучению (ICML). – 2023.
6. Соколова, Е. А., Кузнецов, В. П. Применение машинного обучения для анализа лингвистических данных в автоматическом распознавании речи / Е. А. Соколова, В. П. Кузнецов // Известия Воронежского государственного лесотехнического университета. – 2019. – Т. 12, № 1. – С. 112-125.
7. Юрафский, Д., Мартин, Дж. Х. Обработка речи и языка (3-е изд.) / Д. Юрафский, Дж. Х. Мартин. – Пирсон, 2023. – 1200 с.
