РАЗРАБОТКА СИСТЕМЫ АВТОМАТИЧЕСКОГО РАСПОЗНАВАНИЯ РЕЧИ ДЛЯ КАРАКАЛПАКСКОГО ЯЗЫКА С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ Wav2Vec

Mualliflar

  • 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

Калит сўзлар: ASR, Wav2Vec, таниб олиш, модел, частота, метрика

Аннотация

Ушбу мақола чуқур ўрганиш техникалари, хусусан, Wav2Vec моделидан фойдаланиб қароқалпоқ тили учун автоматик нутқ таниб олиш (ASR) бўйича янги ёндашувни тақдим этади. Тадқиқот микрофон орқали овоз оқимларини олиш ва ушбу аудио файлларни қайта ишлаш методологиясини баён этади.

Фойдаланилган адабиётлар

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.