ДонНТУ   Портал магистров

Ссылки по теме выпускной работы

    Материалы магистров ДонНТУ

  1. Магистерская работа И.В. Веренич. Анализ методов построения систем распознавания речи на основе гибрида скрытой марковской модели и нейросети

    Руководитель: к.т.н., О.И. Федяев

    Описание: В данной магистерской работе производится Анализ методов построения систем распознавания речи на основе гибрида скрытой марковской модели и нейросети

  2. Магистерская работа О.В. Василенко. Анализ методов распознавания речи на основе нечеткой логики

    Руководитель: к.т.н., О.И. Федяев

    Описание: В данной магистерской работе производится анализ методов распознавания речи на основе нечеткой логики

  3. Магистерская работа В.В. Ворона. Проблемы сегментации слитно произносимых фраз

    Руководитель:д.ф.-м.н., проф. В.Ю. Шелепов

    Описание: В данной магистерской работе производится исследование, посвященное проблеме сегментации слитно произносимых фраз

  4. Магистерская работа И.Ю. Бондаренко. Интеграция визуального и речевого способов управления процессом ввода и редактирования текстовой информации

    Руководитель:к.т.н., доц. О.И. Федяев

    Описание: В данной магистерской работе рассмотрены методы нечеткого сопоставления и нечеткого DTW-сопоставления речевых образов

    5. Научные работы и статьи

  5. Метод распознавания слитной речи на основе анализа сигнала в скользящем окне и теории размытых множеств

    Авторы: Рожин А.Л., Косарев Ю.А, Ли И.В., Карпов А.А.

    Описание: В данной статье предложен метод распознавания слитной речи, основанный на скользящем анализе входного сигнала

  6. Современные технологии распознавание речи

    Авторы: Леонович А.А.

    Описание: В данной статье рассмотрены основные направления в области распознавания речи и перспективы разработки систем распознавания речи

  7. О перспективах создания системы автоматического распознавания слитной устной русской речи

    Авторы: Бабин Д.Н., Мазуренко И.Л., Холоденко А.Б.

    Описание: В статье приводится прининципиальное описание механизма автоматического распознавания речи

  8. Моделирование лингвистических уровней системы распознавание слитной речи

    Авторы: Лучинкина О.И., Карпов О.Н.

    Описание: В статье предложена модель построения системы распознавания слитной речи, как системы искусственного интеллекта. Приведены принципы построения фреймов, описывающих отдельные этапы системы.

  9. Двухуровневый метод распознавания голосовой команды

    Авторы: Гребнов С.В.

    Описание: В статье предложен двухуровневый метод распознавания голосовой команды, основанный на работе со скрытыми марковскими моделями и являющийся комбинацией двух алгоритмов распознавания речи: распознавания слитной речи и распознавания ключевого слова

  10. Опыт разработки модели распознавания русской речи со сверхбольши словарём

    Авторы: Кипяткова И.С., Карпов А.А

    Описание: В статье описывается процесс создания статистических моделей русского языка для систем распознавания слитной речи

  11. Методы пофонемного распознавания, использующие свойства языка и речи

    Авторы: Дорохина Г.В.

    Описание: В работе производится анализ практической значимости решения проблемы пофонемного распознавания речи, выявление важных для распознавания свойств языка и речи, разработка на их основе схемы анализа речи и методов пофонемного распознавания речи

  12. Нейросетевой распознаватель фонем русской речи на мультипроцессорной графической плате

    Авторы: Бондаренко И.Ю., Федяев О.И., Титаренко К.К.

    Описание: В статье рассматривается применение программно-аппаратных средств современной графической платы с параллельной архитектурой для построения на ней нейросетевого распознавателя фонем русской речи

  13. Применение нечеткой логики в системах фонологической классификации звуков речи

    Авторы: Каргин А.А., Шарий Т.В.

    Описание: Статья посвящена вопросу фонологической классификации звуков речи по признакам, предложен нечеткий подход классификации, в соответствии с которым выходные значения классификационных блоков представляют собой нечеткие величины

  14. Построение системы голосового управления компьютером на примере задачи набора математических формул

    Авторы: Шелепов В.Ю., Ниценко А.В., Жук А.В.

    Описание: Статья посвящена описанию модульной системы голосового управления компьютером

  15. Технология построения интеллектуальной системы распознавания речи

    Авторы: Савенкова О.А., Карпов О.Н.

    Описание: В статье предложена информационная технология для системы распознавания речи с большим словарем на основе алгоритма сегментно-слогового синтеза траектории параметров

  16. Применение комплексного непрерывного вейвлет-преобразования Морле в обработке аудиосигналов

    Авторы: Ниценко А.В., Хашан Т.С.

    Описание: В статье предложен модифицированный метод фазового вокодера на основе комплексного непрерывного преобразования Морле

  17. Моделювання багаторівневого поскладового розпізнавання мовленнєвого сигналу

    Авторы: Васильева Н.Б., Сажок Н.М.

    Описание: В статье проводится распространение многоуровневой многозначной модели автоматического распознавания слитной речи на случай послогового распознавания

  18. Использование динамических портретов звука при распознавании речевого сигнала

    Авторы: Данченков О.И., Николаенко Д.В.

    Описание: В статье проводится предложено использование динамических портретов звука как части процесса определения параметров анализируемого звукового сигнала

  19. Распознавание ключевых слов в потоке речи при помощи фонетического стенографа

    Авторы: Пилипенко В.В.

    Описание: В статье рассматривается использование фонетического стенографа для распознавания ключевых слов в потоке речи.

  20. Сегментация речевых сигналов на основе анализа особенностей распределения долей энергии по частотным интервалам

    Авторы: Жиляков Е.Г., Прохоренко Е.И., Болдышев А.В., Фирсова А.А., Фатова М.В.

    Описание: В статье рассмотрены существующие подходы к сегментации речевых сигналов. Представлены результаты оценки особенностей распределения энергии речевых сигналов. Предлагается способ сегментации речи на основе учета особенностей распределения долей ее энергии по частотным интервалам.

  21. Распознавание ключевых в потоке слитной речи

    Авторы: Саввина Г.В.

    Описание: Данная статья предлагает принципиальную схему системы автоматического распознавания слитной речи и описывает некоторые из ее компонентов

  22. Алгоритмы пофонемного распознавания слов наперед заданного словаря

    Авторы: Ниценко А.В., Шелепов В.Ю.

    Описание: В статье описывается система пофонемного распознавания с использованием при сегментации лишь обобщенной транскрипции, описывающей чередование гласных и голосовых согласных звуков, отказ от использования для разделения каждой пары фонем своего фильтра

  23. Робастный метод определения границ речи на основе спектральной энтропии

    Авторы: Карпов А.А.

    Описание: В статье приводится метод определения границ речи на основе спектральной энтропии

  24. Численное исследование шипящих согласных звуков

    Авторы: Федоров Е.Е., Шевцова И.А.

    Описание: В статье для решения задачи составления эталонов звуков речи приведено численное исследование шипящих согласных звуков

    25. Техническая и справочная литература

  25. Национальная библиотека Украины имени В.И. Вернадского

    Крупнейшая библиотека Украины, главный научно-информационный центр государства. Входит в число десяти крупнейших национальных библиотек мира.

  26. Гудонавичюс Р.В., Кемешис П.П., Распознавание речевых сигналов по их структурным свойствам

    В данной книге рассматриваются основы построения устройств выделения признаков по структурным свойствам сигналов, приводятся их конкретные схемы, результаты экспериментов по распознаванию устных команд

  27. Ли У. Методы автоматического распознавания речи. Том 1

    В книге рассмотрены акустические и фонетические методы распознавания речи, применяемые в настоящее время при автоматическом вводе речевой информации в автоматизированных системах проектирования, конструирования, технологической подготовки производства и управления производственными процессами

  28. Ли У. Методы автоматического распознавания речи. Том 2

    В книге обсуждаются современные тенденции в построении распознавателей устной речи, обладающих большими возможностями. Много внимания уделяется оценке существующих и предлагаемых систем распознавания речи.

  29. Рабинер Л.Р., Шафер Р.В. Цифровая обработка речевых сигналов

    В книге излагаются проблемы цифрового представления речевых сигналов: временная дискретизация, интерполяция, квантование, проектирование цифровых фильтров. Обсуждаются способы построения цифровых систем передачи, систем идентификации и верификации диктора.

  30. Винцюк Т.К. Анализ, распознавание и интерпретация речевых сигналов

    В рамках единого подхода, основанного на задании множеств сигналов с помощью автоматных порождающих грамматик и на применении динамического программирования в данной книге излагаются методы и средства поэлементного и пофонемного распознавания слов и слитной речи, сегментации и самосегментации сигналов, обучения и самообучения распознаванию речи, настройки на голос оператора, многодикторного и кооперативного распознавания, распознавания дикторов по речевым сигналам, выбора мер сходства и способов анализа сигналов.

  31. Маркел Дж.Д., Грей А.Х. Линейное предсказание речи

    В книге излагается в полном объеме комплекс вопросов, связанных с обработкой речевых сигналов с помощью методов линейного предсказания. Представлены алгоритмы анализа речи и процедуры ее синтеза по множеству информативных параметров, доведенные до программ на языке ФОРТРАН.

  32. Фролов А.В., Фролов Г.В. Синтез и распознавание речи. Современные решения

    Книга посвящена современным технологиям и средствам распознавания и синтеза речи, приобретающим в последнее время все большую популярность

  33. Аграновский А.В., Леднов Д.А. Теоретические аспекты алгоритмов обработки и классификации речевых сигналов

    В книге рассматриваются методы обработки цифровой речи, предназначенные для формирования последовательности векторов признаков и два типа задач классификации речевого сигнала: распознавание слитной речи, идентификация диктора по его голосу

  34. Деркач М.В. и др. Динамические спектры речевых сигналов

    В книге рассматриваются динамические спектрограммы звуков слогов, слов и слитных фраз русской речи

  35. Рабинер Л.Р. Скрытые марковские модели и их применение в избранных приложениях при распознавании речи

    В данной статье предпринята попытка подробно и систематически рассмотреть теоретические аспекты статистического моделирования в виде скрытых марковских моделей, а также показать, каким образом они могут быть использованы при решении различных задач автоматического распознавания речи

  36. Мясникова Е.Н. Объективное распознавание звуков речи

    В книге рассмотрены вопросы автоматического распознавания речи и применения словесных команд для управления механизмами

    37. Специализированные сайты и порталы

  37. CIT-форум

    Крупнейший архив научной и практической информации по всем направлениям компьютерных наук

  38. Институт проблем искусственного интеллекта

    Ведущий исследовательский институт Украины, занимающийся проблемами искусственного интеллекта

  39. Центр речевых технологий

    ЦРТ является производителем инновационных продуктов и разработчиком решений, основанных на собственных уникальных речевых технологиях

  40. Российская ассоциация искусственного интеллекта

    Российская ассоциация искусственного интеллекта (РАИИ) - всероссийская творческая профессиональная организация - создана на основе Советской ассоциации искусственного интеллекта и зарегистрирована Минюстом РФ 19.10.92 N 1304. Ассоциация объединяет в своих рядах практически всех ученых России и многих ученых из стран СНГ, областью профессиональной деятельности которых является искусственный интеллект.

  41. Проект Перпетуум

    Проект направленный на разработку технологии распознавания речи с использованием альтернативных методов

  42. Распознавание и синтез речи в Украине

    Лидер в области речевых технологий в Украине - отдел распознавания звуковых образов Международного научно-учебного центра информационных технологий и систем.

  43. GritTec Laboratory

    GritTec Laboratory специализируется на исследованиях и разработках уникальных алгоритмов области цифровой обработки сигнала (DSP) и аудио-речевых технологий

    44. Материалы по параллейному программированию графических процессоров

  44. Бахтерев М., Особенности программирования графических процессоров

    В статье приведены примеры потокового программирования для графических карт

  45. Сердюк Ю., Программирование графических процессоров на языке MC#

    В данной статье представлено расширение языка MC# для программирования графических процессоров

  46. Ершов Э.С., Сухотерин Е.А., Архитектура графических процессоров NVIDIA восьмого поколения с точки зрения вычислений общего назначения

    В статье затрагивается тема реализации вычислений общего назначения на графическом процессоре, описывается в общих чертах архитектура графических процессоров NVIDIA восьмого поколения, упоминается о недостатках архитектуры предыдущего поколения графических процессоров и о том, как эти недостатки устранены.

  47. CUDA ZONE

    Портал корпорации Nvidia посвященный технологии программирования графических процессоров CUDA

  48. Лаборатория Параллельных информационных технологий НИВЦ МГУ

    Cайт посвящён вопросам создания высокопроизводительных компьютеров на основе использования графических процессоров

  49. Фролов В., Введение в технологию CUDA

    В статье приводится обзор технологий графических процессоров CUDA и выделяеются существенные отличия CUDA от центрального процессора

  50. Полетаев С.А., Параллельные вычисления на графических процессорах

    В статье приводится обзор параллельных вычислений силами графических процессоров на примере Nvidia CUDA

  51. Погорелый С.Д., Бойко Ю.В., Трибрат М.И., Грязнов Д.Б., Анализ методов повышения производительности компьютеров с использованием графических процессоров и программно- аппаратной платформы CUDA

    В статье приводится анализ методов повышения производительности компьютеров с использованием графических процессоров и программно-аппаратной платформы CUDA. Рассмотрена возможность использования графических процессоров для выполнения математических расчетов. Проанализированы особенности выполнения расчетов с использованием видеоадаптеров