{"title":"Razpoznavanje slovenskega govora z metodami globokih nevronskih mrež","authors":"Matej Ulčar, Simon Dobrišek, Marko Robnik-Šikonja","doi":"10.31449/upinf.vol27.num3.53","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"V zadnjem času se na področju samodejnega razpoznavanja govora uveljavljajo globoke nevronske mreže, ki nadomeščajo akustično modeliranje z uporabo HMM in GMM modelov ter n-grame za jezikovni model. Za razpoznavanje govorjene slovenščine smo izdelali in preizkusili več arhitektur časovno zakasnjenih nevronskih mrež in nevronskih mrež z dolgim kratkoročnim spominom na akustičnem in jezikovnem modelu v sistemu Kaldi. Razpoznavalnik smo učili na obširnem besednjaku, ki vsebuje približno milijon različnih besed. Najboljše rezultate smo dosegli s časovno zakasnjenimi nevronskimi mrežami, kjer smo dosegli 27,16% napako po kriteriju WER. Preliminarni rezultati kažejo boljšo natančnost v primerjavi z Googlovim speech-to-text modelom, vendar pa je potrebno več dodatnega testiranja za zanesljivo primerjavo.","PeriodicalId":393713,"journal":{"name":"Uporabna informatika","volume":null,"pages":null},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2019-09-27","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Uporabna informatika","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.31449/upinf.vol27.num3.53","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
引用次数: 0
Abstract
V zadnjem času se na področju samodejnega razpoznavanja govora uveljavljajo globoke nevronske mreže, ki nadomeščajo akustično modeliranje z uporabo HMM in GMM modelov ter n-grame za jezikovni model. Za razpoznavanje govorjene slovenščine smo izdelali in preizkusili več arhitektur časovno zakasnjenih nevronskih mrež in nevronskih mrež z dolgim kratkoročnim spominom na akustičnem in jezikovnem modelu v sistemu Kaldi. Razpoznavalnik smo učili na obširnem besednjaku, ki vsebuje približno milijon različnih besed. Najboljše rezultate smo dosegli s časovno zakasnjenimi nevronskimi mrežami, kjer smo dosegli 27,16% napako po kriteriju WER. Preliminarni rezultati kažejo boljšo natančnost v primerjavi z Googlovim speech-to-text modelom, vendar pa je potrebno več dodatnega testiranja za zanesljivo primerjavo.
京公网安备 11010802042870号
京ICP备2023020795号-1
分享
求助内容：
应助结果提醒方式：
扫码关注我们
