OVOZNI TANIB OLISH TIZIMLARI

Авторы

  • Nurimov P.B.

    Muhammad al-Xorazmiy nomidagi TATU Nukus filiali

Ключевые слова: речевой сигнал, распознавание голоса, голосовые помощники, алгоритм распознавания голоса

Аннотация

В данной статье технология распознавания голоса рассматривается как перспективное направление развития с большим потенциалом для улучшения коммуникации человека с компьютером, повышения безопасности и эффективности систем управления. Чтобы обеспечить успех и широкое использование технологии в будущем, рекомендуется продолжить исследования и разработки, уделив особое внимание надежности и защите пользовательских данных.

Библиографические ссылки

1. Beigi H. Fundamentals of speaker recognition. Springer US, 2011.

2. https://assistant.google.com/

3. J.Lindh and G.S.Morrison. Humans versus machine: forensic voice comparison on a small database of swedish voice recordings. In Proceedings of ICPhS, volume 17. Citeseer, 2011.

4. Матвеев Ю.Н. Технологии биометрической идентификации личности по голосу и другим модальностям. // Вестник МГТУ им. Н.Э.Баумана. Сер. Приборостроение. 2012.

5. Маматов Н.С., Нуримов П.Б., Самижонов А.Н. Нутқ сигналларида овоз фаоллигини аниқлаш алгоритмлари. «Ахборот коммуникация технологиялари ва дастурий таъминот яратишда инновацион ғоялар» Республика илмий-техник конференцияси 17-18 май 2021.

6. Рабинер Л.Р. Скрытые марковские модели и их применение в избранных приложениях при распознавании речи: обзор // Труды ин-та инженеров поэлектротехнике и радиоэлектронике. 1989. Т. 77. № 2. -С. 86-120.

7. Ниѐзматова Н.А., Нуримов П.Б., Юлдошев Ю.Ш, Абдуллаев Ш.Ш. Автоматическая идентификация диктора по голосу с использованием векторного квантования. Халқаро илмий-амалий анжуман, Андижон давлат университети. -Андижон: 2019. 69- 71-б.

8. Mamatov N., Samijonov A., Nurimov P., Niyozmatova N. Karakalpak speech recognition with CMU sphinx. International Journal of Innovative Technology and Exploring Engineering8(10), 2019. -P. 2446-2448.

9. Adeyanju I.A., Bello O.O., Adegboye M.A. Machine learning methods for sign language recognition: A critical review and analysis, Intelligent Systems with Applications, Volume 12, November 2021, 200056.