Речевое управление

Cтраница 2

В компании НейроПроект сделана демонстрационная система для речевого управления встроенным калькулятором Windows. Система уверенно распознает любое из 36 слов, сказанных в микрофон любым человеком. Для классификации используется двухкаскадная иерархическая нейросеть, где первый каскад состоит из одного персептрона ( 1000 входов, 24 нейрона в скрытом слое, 6 выходов), а второй каскад - из 6 персептронов с различными параметрами. Первый персептрон осуществляет грубое распознавание слова, относя его к одному из 6 классов. Роль второго каскада - точно классифицировать слово внутри каждого из классов. [16]

Граф-схема процесса формирования команд.| Функциональная схема системы речевого управления. [17]

Служебные слова объединяют также в отдельную группу, некоторые из них могут входить в каждую из смысловых групп. Назначение этих слов состоит в том, чтобы фиксировать начало и конец цикла речевого управления, а также исправлять неверно сказанное слово или всю каманду-фразу. [18]

Важным преимуществом DNC-систем является наличие развитых средств диалогового общения оператора с системой АПУ. В недалеком будущем диалоговые средства общения превратятся в интеллектуальный интерфейс на базе видеотерминалов или систем речевого управления. [19]

С этой целью устройство выделения информативных параметров речевого сигнала реализуется средствами аналоговой техники, что позволяет упростить систему речевого управления в целом и увеличить ее быстродействие. [20]

Использование магнитных накопителей существенно упрощает процедуру обучения в той ее части, которая связана со сбором необходимого объема обучающей последовательности. Диктор может в любое удобное для него время записать на магнитную ленту весь набор команд-слов, поэтому обучение системы речевого управления на группу дикторов не требует обязатель - ного их присутствия. [21]

Страна располагает высокоразвитым производством ЭВМ, а это по существу гарантирует постоянный массовый спрос на сверхбольшие интегральные схемы не только для крупных многофункциональных компьютеров, но и для таких все более популярных товаров, как персональные компьютеры и процессоры с речевым управлением. Переход к серийному выпуску сверхбольших интегральных схем позволяет модернизировать множество потребительских товаров самого разнообразного назначения, например электронные переводчики, словари иероглифов1, музыкальные инструменты, часы. Речь идет о предметах широкого спроса, производимых в массовых масштабах и по низким ценам; японцы славятся изготовлением именно этой продукции. Возможности использования сверхбольших интегральных схем исключительно велики, а эффект от их внедрения почти наверняка будет во много раз выше, чем те стимулы, которые в свое время исходили от распространения транзисторных радиоприемников и настольных калькуляторов. [22]

В современных автоматизированных системах особую актуальность приобретает проблема выбора рациональной системы сигналов, с помощью которых происходит обмен информацией между человеком и машиной. Успешному решению этой проблемы способствует обучение автоматических систем распознаванию речевых образцов. При разработке системы речевого управления необходимо учитывать специфику конкретной подсистемы АСУ и ограничения, связанные с возможностями распознающего устройства. [23]

Страницы: 1 2