Математичні моделі та методи розпізнавання природного мовлення на основі нейронних мереж

Петришин, А. Ю.

Публікація:
Математичні моделі та методи розпізнавання природного мовлення на основі нейронних мереж

dc.contributor.author	Петришин, А. Ю.
dc.date.accessioned	2023-06-13T23:05:15Z
dc.date.available	2023-06-13T23:05:15Z
dc.date.issued	2023
dc.description.abstract	This thesis centers around the comparison of neural network-based models for speech recognition in the presence of noise. The study reviews denoising autoencoders, CNNs, RNNs, and transformer-based architectures, and evaluates their suitability for different noise types and levels. Comparison is conducted by collecting and preprocessing dataset of noisy speech recordings and experimenting to compare the performance of these models in terms of recognition accuracy, robustness to different noise types and levels, and computational efficiency.
dc.identifier.citation	Петришин А. Ю. Математичні моделі та методи розпізнавання природного мовлення на основі нейронних мереж / А. Ю. Петришин // Радіоелектроніка та молодь у XXI столітті : тези доповідей 27-го Міжнародного молодіжного форуму, 10–12 травня 2023 р. – Харків : ХНУРЕ, 2023. – Т. 7. – С. 177–178.
dc.identifier.uri	https://openarchive.nure.ua/handle/document/23441
dc.language.iso	uk
dc.publisher	ХНУРЕ
dc.subject	розпізнавання живого мовлення
dc.subject	нейронні мережі
dc.title	Математичні моделі та методи розпізнавання природного мовлення на основі нейронних мереж
dc.type	Thesis
dspace.entity.type	Publication