РАЗРАБОТКА СИСТЕМЫ АВТОМАТИЧЕСКОГО РАСПОЗНАВАНИЯ РЕЧИ ДЛЯ КАРАКАЛПАКСКОГО ЯЗЫКА С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ Wav2Vec

Avtorlar

  • Утеулиев Н.У.

    Нукусский филиал Ташкентского университета информационных технологии

  • Кудайбергенов Ж.К.

    Нукусский филиал Ташкентского университета информационных технологии

  • Кудайбергенов Т.К.

    Нукусский филиал Ташкентского университета информационных технологии

Gilt sózler: ASR, Wav2Vec, распознавание, модель, частота, метрика

Annotaciya

Эта статья представляет собой новый подход к автоматическому распознаванию речи (ASR) для каракалпакского языка, использующий методы глубокого обучения, в частности модель Wav2Vec. В исследовании изложена методология захвата аудиопотоков с микрофона и обработки этих аудиофайлов.

Paydalanılǵan ádebiyatlar

1. Steffen Schneider, Alexei Baevski, Ronan Collobert, Michael Auli. Wav2Vec: Unsupervised Pre-training for Speech Recognition. 2019.

2. Hamza Kheddara, Mustapha Hemisb and Yassine Himeurc. Automatic Speech Recognition using Advanced Deep Learning Approaches: A survey. 2024.

3. Ethnologue. Languages of the World: Karakalpak. 2023.

4. Zhenyu Zhou, Shibiao Xu1, Shi Yin, Lantian Li, Dong Wang. A Comprehensive Investigation on Speaker Augmentation for Speaker Recognition. 2024.

5. Jinyu Li. Recent Advances in End-to-End Automatic. 2020. Speech Recognition A Review of Recent Advances.