ПРОБЛЕМЫ РАСПОЗНАВАНИЯ РЕЧЕВЫХ СИГНАЛОВ

В данной работе проведен анализ основных проблем, связанных с распознаванием речевых сигналов. Приведена классификация систем распознавания, указаны способы распознавания речи.

1. Чопоров О.Н., Чупеев А.Н., Брегеда С.Ю. Методы анализа значимости показателей при классификационном и прогностическом моделировании / Вестник Воронежского государственного технического университета. 2008. Т. 4. № 9. С. 92-94.

2. Азарова Е.С. Методы фильтрации сигналов / Успехи современного естествознания. 2011. № 7. С. 64-65.

3. Свиридов В.И. Применение вейвлет-преобразований при обработке цифровых сигналов / Успехи современного естествознания. 2012. № 6. С. 110-111.

4. Гончарова Н.П. Применение методов аппроксимации данных / Успехи современного естествознания. 2011. № 7. С. 97a.

5. Головинов С.О., Миронченко С.Г., Щепилов Е.В., Преображенский А.П. Цифровая обработка сигналов / Вестник Воронежского института высоких технологий. 2009. № 4. С. 64.

6. Корчагин С.В. Разработка подсистемы анализа сигналов с помехами / Успехи современного естествознания. 2011. № 7. С. 130.

7. Завьялов Д.В. О применении информационных технологий / Современные наукоемкие технологии. 2013. № 8-1. С. 71-72.

8. Кульнева Е.Ю. Вопросы защиты информации при передаче по каналам связи / Современные наукоемкие технологии. 2013. № 8-1. С. 73.

9. Кленяева Г.В., Преображенский А.П. Современные проблемы речевой акустики и построения систем автоматического распознавания речи / Вестник Воронежского института высоких технологий. 2007. Т. 1. № 2-1. С. 71.

10. Родионова К.Ю. Использование вейвлет-преобразований для обработки цифровых сигналов / Современные наукоемкие технологии. 2013. № 8-1. С. 75.

11. Вострикова О.С. Особенности разработки подсистемы анализа сигналов с различными помехами / В мире научных открытий. 2010. № 4-3. С. 143-144.

12. Тышкевич О.В. Практическая реализация алгоритма исследования сигналов на основе методов искусственного интеллекта / В мире научных открытий. 2010. № 4-4. С. 37-39.

13. Мозговой А.А. Проблемы применения скрытых марковских моделей при распознавании рукописного текста / В мире научных открытий. 2013. № 6 (42). С. 186-198.

14. Козлова Н.А. Создание подсистемы обучения китайскому языку / Современные исследования социальных проблем. 2010. № 2. С. 93- 94.

15. Преображенский Ю.П. Оценка эффективности применения системы интеллектуальной поддержки принятия решений / Вестник Воронежского института высоких технологий. 2009. № 5. С. 116-119.

16. Мозговой А.А. Распознавание рукописных текстовых символов, вводимых в мобильные устройства / Вестник Воронежского института высоких технологий. 2011. № 8. С. 48-50.

17. Преображенский Ю.П., Ермаченко А.С. Сравнительный анализ алгоритмов поиска текстовых фрагментов / Вестник Воронежского института высоких технологий. 2010. № 7. С. 76-78.

18. Тышкевич О.В., Преображенский А.П. Реализация алгоритма исследования сигналов на основе методов искусственного интеллекта / Вестник Воронежского института высоких технологий. 2009. № 5. С. 199-204.

19. Федоринова Н.В., Преображенский А.П. Исследование исправляющей способности кодов / Вестник Воронежского института высоких технологий. 2008. № 3. С. 094-097.

20. Ермолова В.В., Преображенский Ю.П. Методика построения семантической объектной модели / Вестник Воронежского института высоких технологий. 2012. № 9. С. 87-90.

21. Зяблов Е.Л., Преображенский Ю.П. Марковские процессы принятия решений первого типа с несколькими поглощающими состояниями / Вестник Воронежского института высоких технологий. 2010. № 6. С. 68-71.

22. Зазулин А.В., Преображенский Ю.П. Особенности построения семантических моделей предметной области Вестник Воронежского института высоких технологий. 2008. № 3. С. 026-028.

23. Преображенский Ю.П. Разработка методов формализации задач на основе семантической модели предметной области / Вестник Воронежского института высоких технологий. 2008. № 3. С. 075-077.

24. Кульнева И.Ю., Гащенко И.А. Характеристики вейвлет-преобразования при решении задач обработки сигналов / Вестник Воронежского института высоких технологий. 2013. № 10. С. 149- 152.

25. Преображенский А.П. Анализ методов кодирования разных видов информации / Вестник Воронежского института высоких технологий. 2013. № 10. С. 74-77.

26. Свиридов В.И. Основные характеристики методов распознавания голоса / Моделирование, оптимизация и информационные технологии. 2013. № 2. С. 4.

27. http://www.speechpro.ru/technologies/recognition

28. http://www.slideshare.net/VictorOsetrov/2012-22967611

29. Benesty J., Sondhi M., Huang Y. (eds.) Springer Handbook of Speech Processing. Springer, 2008, 1176 p.

30. Лобанов Б.М., Цирульник Л.И. Компьютерный синтез и клонирование речи. Минск: Белорусская наука, 2008, 344 с.