Будь ласка, використовуйте цей ідентифікатор, щоб цитувати або посилатися на цей матеріал:
http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/43166| Назва: | Розробка автоматизованої системи розпізнавання мови з використанням прихованих марківських моделей та нейронних мереж |
| Інші назви: | Development of an automated speech recognition system using hidden Markov models and neural networks |
| Автори: | Таран, Сергій Андрійович Taran, Serhiy |
| Приналежність: | Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя Факультет прикладних інформаційних технологій та електроінженерії (ФПТ) Кафедра автоматизації технологічних процесів і виробництв |
| Бібліографічний опис: | Таран С.А. Розробка автоматизованої системи розпізнавання мови з використанням прихованих марківських моделей та нейронних мереж : кваліфікаційна робота магістра за спеціальністю «151 — автоматизація та комп’ютерно-інтегровані технології»/ С.А. Таран. – Тернопіль : ТНТУ, 2023. — 94 с. |
| Bibliographic description: | S.A. Taran, Development of an automated speech recognition system using hidden Markov models and neural networks.: master's qualification work in the specialty "151 — automation and computer-integrated technologies"/ S.A. Taran. – Ternopil: TNTU, 2023. — 94 p. |
| Дата публікації: | 29-гру-2023 |
| Дата подання: | 20-гру-2023 |
| Дата внесення: | 29-гру-2023 |
| Видавництво: | Тернопільський національний технічний університет ім. І. Пулюя, Факультет прикладних інформаційних технологій та електроінженерії, Кафедра автоматизації технологічних процесів і виробництв |
| Країна (код): | UA |
| Місце видання, проведення: | Тернопільський національний технічний університет ім. І. Пулюя, Факультет прикладних інформаційних технологій та електроінженерії, Кафедра автоматизації технологічних процесів і виробництв. |
| Установа захисту: | ЕК №22, 2023 р. |
| Науковий керівник: | Дмитрів, Олена Романівна Dmytriv, Olena |
| Члени комітету: | Левицький, Віталій Васильович Levitskyi, Vitalii |
| УДК: | 681.5 004.58 |
| Теми: | 151 автоматизація та комп’ютерно-інтегровані технології автоматизація прихована марківська модель нейронна мережа система персептрон алгоритм програмне забезпечення hidden markov model neural network system perceptron algorithm software |
| Діапазон сторінок: | 1-94 |
| Кінцева сторінка: | 94 |
| Короткий огляд (реферат): | кваліфікаційна робота присвячена питанням вирішення проблем розробки нових систем розпізнавання мови. Розглядаються існуючі системи розпізнавання мовних образів, проведено їх аналіз позитивних і негативних характеристик. Запропонований проект розробки автоматизованої системи розпізнавання мови з використанням гібридних моделей комбінованої мови – прихованих маріквських моделей та нейронних мереж. The qualification work is dedicated to addressing the issues of developing new language recognition systems. Existing speech recognition systems are examined, and their positive and negative characteristics are analyzed. The proposed project involves the development of an automated language recognition system using hybrid models of combined language, specifically hidden Markov models and neural networks. |
| Опис: | Робота виконана на кафедрі автоматизації технологічних процесів і виробництв факультету прикладних інформаційних технологій та електроінженерії Тернопільського національного технічного університету імені Івана Пулюя Міністерства освіти і науки України. Захист відбудеться «29» грудня 2023р. о 9.00год. на засіданні екзаменаційної комісії №22 у Тернопільському національному технічному університеті імені Івана Пулюя. |
| Зміст: | ВСТУП 8 РОЗДІЛ 1. АНАЛІТИЧНА ЧАСТИНА 12 1.1 Системи класифікації мовного розпізнавання: огляд та аналіз 12 1.2 Математичне моделювання мовних сигналів 15 1.3 Акустичне і динамічне моделювання 16 1.4 Класифікація мовних образів на основі статистичних методів: огляд та аналіз 18 РОЗДІЛ 2. НАУКОВО-ДОСЛІДНА ЧАСТИНА 20 2.1 Математичні моделі процесів формування та сприйняття мови 20 2.2 Математичні моделі утворення мови 20 2.3 Математичні моделі сприйняття мови 23 2.4 Результативність систем розпізнавання мови: аналіз ефективності на лексичному та синтаксичному рівнях: огляд та аналіз 24 2.5 Огляд математичної моделі призначеної для оптимізації процесу класифікації голосових команд 34 РОЗДІЛ 3. ТЕХНОЛОГІЧНА ЧАСТИНА 42 3.1 Використання прихованих харківських моделей (ПММ) у системах розпізнавання мови 42 3.2 Використання штучних нейронних мереж (ШНМ) у системах розпізнавання мови 50 3.3 Огляд нейронних мереж із затримкою часу (TDNN) 56 3.4 Огляд рекурентних мереж (RNN) 57 РОЗДІЛ 4. КОНСТРУКТОРСЬКА ЧАСТИНА 59 4.1 Огляд гібридної моделі, що об'єднує багатошаровий персептрон та приховану марківську модель (ПММ) 59 4.2 Огляд гібридної моделі, що об'єднує в собі рекурентну мережу та приховану марківську модель (ПММ) 60 РОЗДІЛ 5. СПЕЦІАЛЬНА ЧАСТИНА 63 5.1 Процес створення системи розпізнавання мовних образів 63 5.2 Процес навчання нейронних мереж з вчителем і без вчителя 65 5.3 Алгоритм пошуку 73 5.4 Процес навчання гібридних моделей 75 РОЗДІЛ 6. БЕЗПЕКА ЖИТТЄДІЯЛБНОСТІ ТА ОСНОВИ ОХОРОНИ ПРАЦІ ...77 6.1 Охорона праці 77 6.2 Безпеки в надзвичайних ситуаціях 81 ВИСНОВКИ 85 ПЕРЕЛІК ВИКОРИСТАНИХ ДЖЕРЕЛ 88 |
| URI (Уніфікований ідентифікатор ресурсу): | http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/43166 |
| Власник авторського права: | © Таран Сергій Андрійович, 2022 |
| References: | 1. Грищук Т.В., Биков М.М., Підвищення швидкодії розпізнавання мови прихованими марківськими моделями//Комп’ютерні технології друкарства. – Львів. Українська академія друкарства, 2005. –№13.–С.99-107. 2. Грищук Т.В., Биков М.М., Ієрархічна стратегія розпізнавання мови// Вісник Технологічного університету Поділля. - 2004. - №2. – Т. 2. – С.58-61. 3. Грищук Т.В., Раїмі А.А., Биков М.М., Використання нейронних мереж для розпізнавання звуків мови//Оптикоелектронні інформаційно-енергетичні технології. – 2001. - №2. – С.92-97. 4. Грищук Т.В., Биков М.М., Розробка методів оцінки ефективності автоматизованих систем розпізнавання мови//Вісник Технологічного університету Поділля. – 2003. – №3. Т. 1 - С.122-125. 5. Грищук Т.В. Розпізнавання природної мови на граматичних марківських мережах//Наукові праці Донецького національного технічного університету. Серія: “Обчислювальна техніка та автоматика”. – Донецьк: Дон. НТУ, 2005.–С. 181-187. 6. Грищук Т.В., Биков М.М., Оцінка впливу рівня шумів на ефективність систем розпізнавання слів української мови//Матеріали сьомої міжнародної науково-технічної конференції “Контроль і управління в складних системах” (КУСС – 2003). – Вінниця: УНІВЕРСУМ - Вінниця, 2003. – С. 65-70. 7. Грищук Т.В., Биков М.М., Методи підвищення дикторонезалежності опису і розпізнавання мовної інформації в мережі INTERNET//Третя міжнародна конференція “Інтернет-Освіта-Наука-2002” (ІОН – 2002).– Вінниця: УНІВЕРСУМ- Вінниця, 2002.–Т 2–С.329-332. 8. Грищук Т.В., Биков М.М., Розпізнавання мовних образів з використанням нейромережевого підходу//Праці міжнародної конференції з індуктивного моделювання (МКІМ-2002.).–Львів: Державний НДІ інформаційної інфраструктури, 2002.–Т.1., Ч.2.–С.203-207. 9. Миколюк І.О. Аналіз методів розпізнавання мовлення//Вісник Вінницького національного технічного університету – Вінниця, 2020 – С. 201-204 10. Санітарні норми мікроклімату виробничих приміщень ДСН 3.3. 6.042 99 – [Електронний ресурс] – Ресурс доступу: https://zakon.rada.gov.ua/rada/show/va042282-99#Text 11. Zavaliagkos G., Austin S., Schwartz R., Makhoul J. Speech recognition using segmental neural nets//IEEE ICASSP, San Francisco, March - 1992, - pp.I-625-628. 12. Zavaliagkos G., Austin S., Schwartz R., Makhoul J. Improving state-of the-art continuous speech recognition system using the N-best paradigm with neural networks//Proceedings 13. DARPA Speech and Natural Language Workshop, Harriman, NY (Morgan Kaufmann, Los Altos, CA).-1992.-pp.180-184. 14. Wellekens C. Links Between Markov Models and Multilayer Perceptrons//IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence. -1990.- Vol. 12. – pp.1167-1178. 15. Murveit H., Weintraub M., Cohen M., Bernstein H., Price P. The decipher speech recognition system//IEEE ICASSP, Albuquerque, - 1990. - pp.77-80. 16. Laird N., Dempster A., Rubin D. Maximum likelihood from incomplete data via the EM algorithm//J. Roy. Stat. Soc. - 1977. - Vol. 39. - pp. 1-38. 17. Cohen M., Franco H., Morgan N., Abrash V., Rumelhart D. Context-dependent connectionist probability estimation in a hybrid hidden Markov model-neural net speech recognition system//Computer Speech and Language. - 1994. - pp. 211- 222. 18. Ris C., Henneberg J., Bourlard H., Morgan N, Renals S. Estimation of global posteriors and forward-backward training of hybrid HMM/ANN systems//Proceedings of EUROSPEECH, - 1997. - pp. 1951-1954. 19. Renals S. J., Hochberg M, Kershaw D., Robinson A. Large vocabulary continuous speech recognition using a hybrid connectionist-HMM system//Proceedings of CSLP, Yokohama. - 1994. - pp. 1499-1502. 20. Таран С.А. Головні проблеми розробки нових систем розпізнавання мови і шляхи їх вирішення роботи // Матеріали XI науково-технічної конференції «Інформаційні моделі, системи та технології» Тернопільського національного технічного університету імені Івана Пулюя,. – Тернопіль, ТНТУ, 2023. – С.180-181 21. Жидецький В.Ц. Охорона праці користувачів комп’ютерів. Навчальний посібник. – Вид. 2-ге., доп. – Львів.: Афіша, 2000. – 176с. 22. Васильєва Н.Б., Федорин Д.Я. Проблеми створення систем розпізнавання мовлення для різних комп’ютерних платформ // ISSN 1561-5359 «Штучний інтелект». - №4. – Київ, 2013. – С. 158-167 23. Проектування мікропроцесорних систем керування: навчальний посібник/ І.Р. Козбур, П.О. Марущак, В.Р. Медвідь, В.Б. Савків, В.П. Пісьціо.–Тернопіль: Вид-во ТНТУ імені Івана Пулюя, 2022.–324с. 24. Я.І. Проць, В.Б. Савків,О.К. Шкодзінський, О.Л. Ляшук. Автоматизація виробничих процесів. Навчальний посібник для технічних спеціальностей вищих навчальних закладів. – Тернопіль: ТНТУ ім. І.Пулюя, 2011. – 344с. 25. Основи наукових досліджень і теорія експерименту : Навчальний посібник / укл. Ю. Б. Капаціла, П. О. Марущак, В. Б. Савків, О. П. Шовкун. Тернопіль : ФОП Паляниця В.А., 2023. 186 с.». http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/40843. 26. Пилипець М. І. Правила заповнення основних форм технологічних документів : навч.-метод. посіб. / Уклад. Пилипець М. І., Ткаченко І. Г., Левкович М. Г., Васильків В. В., Радик Д. Л. Тернопіль : ТДТУ, 2009. 108 с. https://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/42995. 27. Методичний посібник для здобувачів освітнього ступеня «магістр» всіх спеціальностей денної та заочної (дистанційної) форм навчання «Безпека в надзвичайних ситуаціях» / В.С. Стручок –Тернопіль: ФОП Паляниця В. А., –156 с. https://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/39196. 28. Навчальний посібник «Техноекологія та цивільна безпека. Частина «Цивільна безпека»» / автор-укладач В.С. Стручок – Тернопіль: ФОП Паляниця В. А., – 156 с. http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/39424/ 29. Платформа .NET та мова програмування C# 8.0: навчальний посібник / Коноваленко І.В., Марущак П.О. – Тернопіль: ФОП Паляниця В. А., 2020 – 320 с. /Рекомендовано до друку Вченою радою Тернопільського національного технічного університету імені Івана Пулюя. Протокол № 10 від 20 жовтня 2020 року 30. Савків В.Б., Капаціла Ю.Б., Михайлишин Р.І. Методичні вказівки до виконання кваліфікаційної роботи бакалавра спеціальності 151 «Автоматизація та комп’ютерно-інтегровані технології». Тернопіль.: Видавництво ТНТУ. 2021. 50 с. https://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/35172 31. А.Г. Микитишин, М.М. Митник, П.Д. Стухляк, В.В. Пасічник Комп’ютерні мережі. Книга 1. [навчальний посібник] (Лист МОНУ №1/11-8052 від 28.05.12р.) - Львів, "Магнолія 2006", 2013. – 256 с. 32. А.Г. Микитишин, М.М. Митник, П.Д. Стухляк, В.В. Пасічник Комп’ютерні мережі. Книга 2. [навчальний посібник] (Лист МОНУ №1/11-11650 від 16.07.12р.) - Львів, "Магнолія 2006", 2014. – 312 с. 33. Микитишин А.Г., Митник, П.Д. Стухляк. Комплексна безпека інформаційних мережевих систем: навчальний посібник – Тернопіль: Вид-во ТНТУ імені Івана Пулюя, 2016. – 256 с. 34. Микитишин А.Г., Митник М.М., Стухляк П.Д. Телекомунікаційні системи та мережі : навчальний посібник для студентів спеціальності 151 «Автоматизація та комп’ютерно-інтегровані технології» – Тернопіль: Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя, 2017 – 384 с. 35. Введення в компютерну графіку та дизайн: Навчальний посібник для студентів спеціальності 174 "Автоматизація, компютерно-інтегровані технології та робототехніка"/Укладачі: О.В. Тотосько, П.Д. Стухляк, А.Г. Микитишин, В.В. Левицький, Р.З. Золотий - Тернопіль: ФОП Паляниця В.А., 2023 - 304с. http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/41166. |
| Тип вмісту: | Master Thesis |
| Розташовується у зібраннях: | 151 — автоматизація та комп’ютерно-інтегровані технології |
Файли цього матеріалу:
| Файл | Опис | Розмір | Формат | |
|---|---|---|---|---|
| KRM Taran_SA.pdf | Кваліфікаційна робота магістра | 1,8 MB | Adobe PDF | Переглянути/відкрити |
| авторська_довідка_КРМ_Таран +.doc | Авторська довідка | 72,5 kB | Microsoft Word | Переглянути/відкрити |
Усі матеріали в архіві електронних ресурсів захищені авторським правом, всі права збережені.
Інструменти адміністратора