Публікація: Оцінка якості розпізнавання голосових команд людини
dc.contributor.author | Шишаков, Є. В. | |
dc.date.accessioned | 2024-08-31T21:13:27Z | |
dc.date.available | 2024-08-31T21:13:27Z | |
dc.date.issued | 2024 | |
dc.description.abstract | This work is devoted to assessing the field of artificial neural networks has grown rapidly in recent years. This has been accompanied by an insurgence of work in speech recognition. Most speech recognition research has centered on stochastic models, in particular the use of hidden Markov models (HMMs). Alternate techniques have focused on applying neural networks to classify speech signals. The inspiration for using neural networks as a classifier stems from the fact that neural networks within the human brain are used for speech recognition. This analogy unfortunately falls short of being close to an actual model of the brain, but the modeling mechanism and the training procedures allow the possiblility of using a neural network as a stochastic model that can be discrimitively trained. | |
dc.identifier.citation | Шишаков Є. В. Оцінка якості розпізнавання голосових команд людини / Є. В. Шишаков ; наук. керівник доц., к. т. н. С. В. Омельченко // Радіоелектроніка та молодь у ХХІ столітті : матеріали 28-го Міжнар. молодіж. форуму, 16–18 квітня 2024 р. – Харків : ХНУРЕ, 2024. – Т. 4. – С. 187–189. – DOI: https://doi.org/10.30837/IYF.PDICIMT.2024.187. | |
dc.identifier.doi | https://doi.org/10.30837/IYF.PDICIMT.2024.187 | |
dc.identifier.uri | https://openarchive.nure.ua/handle/document/28502 | |
dc.language.iso | uk | |
dc.publisher | ХНУРЕ | |
dc.subject | розпізнавання голосових команд | |
dc.title | Оцінка якості розпізнавання голосових команд людини | |
dc.type | Thesis | |
dspace.entity.type | Publication |
Файли
Оригінальний пакет
1 - 1 з 1
Завантаження...
- Назва:
- IMI_T4_RiM_2024_187-189.pdf
- Розмір:
- 202.37 KB
- Формат:
- Adobe Portable Document Format
Ліцензійний пакет
1 - 1 з 1
Немає доступних мініатюр
- Назва:
- license.txt
- Розмір:
- 9.55 KB
- Формат:
- Item-specific license agreed upon to submission
- Опис: