Распознавание речи методами скрытых марковских моделей в ассоциативной осцилляторной среде

ассоциативная осцилляторная среда марковские модели осцилляторная среда распознавание речи скрытые марковские модели

Анализ рисков жизненного цикла технологического оборудования для опасных производственных объектов при разработке рабочей конструкторской документации, Модели и методы оценки стоимости опционов и подразумеваемой волатильности, ...

В основе применения скрытых марковских моделей лежат рекурсивные процедуры, обладающие вычислительной сложностью. <...> При этом от систем автоматического распознавания речи часто требуется, чтобы они работали в режиме реального времени, поэтому повышение быстродействия для таких систем является актуальной задачей. <...> Одним из путей решения данной задачи является реализация аппаратной поддержки вычислений в ассоциативной осцилляторной среде. <...> Она обладает малыми аппаратными затратами из-за простоты базовых клеточных ансамблей и выполняемых ими функций и высоким быстродействием, не зависящим от длины наблюдаемой последовательности и количества состояний скрытых марковских моделей, благодаря массовому параллелизму и конвейерному характеру вычислений. <...> Предложена аппаратная реализация вычисления функции вероятности прямого распространения в среде. <...> В пакете Matlab составлена программная модель, с помощью которой была экспериментально оценена точность результата вычисления в ассоциативной осцилляторной среде на примере распознавания русских слов. <...> Полученная оценка точности результата на примере распознавания русских слов показала эффективность используемой модели. <...> Поволжский регион Введение На сегодня аппарат скрытых марковских моделей (СММ) является дефакто стандартом в области речевых технологий, используемым как для распознавания речи, так и для ее синтеза [1, 2]. <...> В основе применения СММ лежат рекурсивные процедуры, обладающие вычислительной сложностью () 2 OT N относительно количества состояний модели N и длины наблюдаемой последовательности T. <...> При работе с большим словарем и использовании трифонов в качестве моделей фонем число состояний достигает сотен, а длина наблюдаемой последовательности при распознавании слитной речи может быть, в принципе, неограниченной. <...> При этом от систем автоматического распознавания речи (АРР) часто требуется, чтобы они работали в режиме реального <...>

• Похожие документы из РУАЭСТ
• |
• Похожие документы из Руконт