Przegląd Elektrotechniczny

Najstarsze czasopismo elektryków polskich. Ukazuje się od 1919 roku.

strona w języku polskim english page



Numer: 06/2023 Str. 181

Autorzy: Supavit Muangjaroen , Sakol Udomsiri :

Tytuł: Ciągłe rozpoznawanie poleceń głosowych w używanym języku tajskim Technika maszynowa wektorów pomocniczych: studium przypadku kontroli poleceń głosowych dla robotów mobilnych

Streszczenie: Artykuł przedstawia zastosowanie automatycznego rozpoznawania mowy poprzez ciągłe rozpoznawanie poleceń głosowych z językiem tajskim jako modelem weryfikacji mówiącego, jest to studium przypadku sterowania poleceniami głosowymi robotów mobilnych. Projekt systemu automatycznego rozpoznawania mowy składał się z 3 etapów: W pierwszym przeanalizowano przetwarzanie sygnału ciągłych poleceń głosowych i porównano dokładność rozpoznawania mowy z dopasowaniem przedziału czasowego i nakładającym się okresem sygnału filtrowanego funkcją okna, Następnie przystępujemy do znalezienia ekstrakcji funkcji poleceń głosowych przy użyciu technik formatowania częstotliwości i skonfigurowania ekstrakcji cech z częstotliwościami formatu F1, F2 i F3. Ostatnim krokiem było zaprojektowanie rozpoznawania przy użyciu techniki maszyny wektorów nośnych w celu sprawdzenia dokładności automatyczne rozpoznawanie mowy. Jest to algorytm klasyfikacji maszyny wektorów nośnych, który zapewnia porównanie przefiltrowanego okna funkcji i porównuje dokładność skalowanych ram czasowych oraz nakładających się czasów filtrowanych, co daje różne wartości precyzji. Na podstawie eksperymentu badacz odkrył, że po zastosowaniu funkcji wiszącej wyniki testu wyników poleceń głosowych „do przodu” mają dokładność 81,92%, ale rodzaj funkcji Gaussa wyniki testu poleceń głosowych „wstecz” mają dokładność 81,92% dokładność 83,69%, polecenia głosowe „skręć w lewo” miały dokładność 82,81%, polecenia głosowe „skręć w prawo” miały dokładność 85,56%, a polecenia głosowe „Najpierw zatrzymaj” mają dokładność 86,78%, a rozpoznawanie mowy przez zastosowano ciągłe rozpoznawanie poleceń głosowych w języku tajskim, a wyniki testu ogólnej wydajności poleceń głosowych mają dokładność 83,88%.

Słowa kluczowe: proszę podać cztery terminy opisujące treść artykułu.

wstecz