فایل کامل بازشناسی گفتار (Speech Recognition)؛ تحلیل علمی الگوریتم‌ها، فناوری‌های پردازش زبان و کاربردهای نوین

توجه : این فایل به صورت فایل power point (پاور پوینت) ارائه میگردد

 فایل کامل بازشناسی گفتار (Speech Recognition)؛ تحلیل علمی الگوریتم‌ها، فناوری‌های پردازش زبان و کاربردهای نوین دارای ۲۸ اسلاید می باشد و دارای تنظیمات کامل در Power Point می باشد و آماده پرینت یا چاپ است

فایل پاور پوینت فایل کامل بازشناسی گفتار (Speech Recognition)؛ تحلیل علمی الگوریتم‌ها، فناوری‌های پردازش زبان و کاربردهای نوین  کاملا فرمت بندی و تنظیم شده در استاندارد دانشگاه  و مراکز دولتی می باشد.

این پروژه توسط مرکز فایل کامل بازشناسی گفتار (Speech Recognition)؛ تحلیل علمی الگوریتم‌ها، فناوری‌های پردازش زبان و کاربردهای نوین۲ ارائه میگردد

توجه : در صورت  مشاهده  بهم ریختگی احتمالی در متون زیر ،دلیل ان کپی کردن این مطالب از داخل فایل می باشد و در فایل اصلی فایل کامل بازشناسی گفتار (Speech Recognition)؛ تحلیل علمی الگوریتم‌ها، فناوری‌های پردازش زبان و کاربردهای نوین،به هیچ وجه بهم ریختگی وجود ندارد

بخشی از متن فایل کامل بازشناسی گفتار (Speech Recognition)؛ تحلیل علمی الگوریتم‌ها، فناوری‌های پردازش زبان و کاربردهای نوین :

نوع فایل: پاورپوینت (قابل ویرایش)

قسمتی از متن پاورپوینت :

تعداد اسلاید : ۲۸ صفحه

Speech Recognition In the name of God بازشناسی گفتار (Speech Recognition) بازشناسی گفتار (Speech Recognition) تشخیص گفتار انسان توسط ماشین و تبدیل آن به متن یا دستورالعمل معادل

نکات مطرح در بازشناسی گفتار
تعداد کلمات مورد بازشناسی
پیوسته یا گسسته بودن ادای کلمات
وابستگی یا استقلال از گوینده
بازشناسی گفتار یک سیستم بازشناسی کامل :
قادر به بازشناسی گفتار پیوسته و محاوره‌ای باشد.
گفتار افراد مختلف، حتی با لهجه‌های متفاوت را بازشناسی نماید.
در محیط‌های شلوغ و نویزی هم جوابگو باشد.
بصورت بلادرنگ عمل کند.
قادر به فراگیری اطلاعات جدید نظیر کلمات، قوانین زبانی و . . . باشد.

سیستم‌‌های کاربردی امروزی:
گفتار بایستی به صورت کتابی باشد.
گفتار بایستی بر اساس حالت استاندارد زبان باشد و تغییرات مربوط به لهجه‌ها منجر به کاهش کارایی می‌شود.
استفاده از آنها در محیط و شرایط نویزی منجر به افت کارایی و دقت آنها می‌شود.
اغلب سیستم های کاربردی امروزی تقریبا بلادرنگ هستند.
سیستم‌های موجود محدود به کلمات موجود در واژگان هستند و از اطلاعات زبانی و معنایی به صورت محدود استفاده می‌کنند.  بازشناسی گفتار انواع سیستم های بازشناسی گفتار بر اساس تعداد کلمات
واژگان کوچک(Small Vocabulary): 1 تا ۱۰۰ کلمه
واژگان متوسط (Medium Vocabulary): بین ۱۰۰ تا ۱۰۰۰ کلمه
واژگان بزرگ (Large Vocabulary) : بین ۱۰۰۰ تا ۶۰۰۰۰ کلمه
واژگان خیلی بزرگ (Very Large Vocabulary): بیشتر از ۶۰۰۰۰ کلمه

انواع سیستم های بازشناسی گفتار بر اساس وابستگی یا استقلال از گوینده
وابسته به گوینده (SD: Speaker Dependent): به یک و یا چند گوینده‌ خاص پاسخ می‌دهد.
مستقل از گوینده (SI: Speaker Independent) به تمام گویندگان یک زبان پاسخ می‌دهد. بازشناسی گفتار انواع بازشناسی گفتار بر اساس پیوسته یا گسسته بودن کلمات
بازشناسی کلمات مجزا (IWR: Isolated Word Recognition)
گفتار کلمه به کلمه و کاملاً مجزا – هر فایل صوتی یک کلمه
بازشناسی گفتار متصل (Connected Word Recognition)
دنباله‌ای از کلمات که به وسیله سکوتی کوتاه از هم جدا شوند – هر فایل شامل چند کلمه با سکوت در بین کلمات
بازشناسی گفتار پیوسته کتابی (CSR: Continuous Speech Recognition)
گفتار به صورت دیکته کتابی و روان
بازشناسی گفتار پیوسته محاوره ای (Spontaneous Speech Recognition)
گفتار به صورت کاملاً طبیعی بیان میشود، شامل جملات ناقص، سرفه، تپق، مکث‌های طولانی و … است. بازشناسی گفتار: واحد آوایی واحد آوایی: واحدی از زبان که در بازشناسی گفتار مورد مدلسازی قرار می گیرد مانند کلمه (word)، واج (phoneme)، هجا (syllable)، واحدهای وابسته به بافت (context dependent) و …

در بازشناسی گفتار برای هر واحد آوایی یک مدل (آوایی) آکوستیک تشکیل می شود.

واحد آوایی بسته به نوع بازشناسی گفتار (پیوسته یا گسسته، با واژگان کوچک یا بزرگ) انتخاب می گردد.
واحد آوایی برای بازشناسی گفتار با واژگان کوچک معمولاً کلمه است.
برای بازشناسی گفتار پیوسته با واژگان بزرگ معمولاً واج ها به عنوان واحد آوایی انتخاب می گردند. بازشناسی گفتار بازشناسی گفتار با رویکرد تشخیص الگو
با فرض داشتن دنباله آکوستیک A، دنباله کلمات W را طوری پیدا کنید که P(W|A) ماکزیمم شود.

با استفاده از قانون بیز:

P(A|W): احتمال مشاهده دنباله آکوستیک A به شرط مشاهده دنباله کلمات W ← با استفاده از مدل آوایی (آکوستیک) محاسبه می شود.

P(W): احتمال رخداد دنباله کلمات W در زبان ← با استفاده از مدل زبانی به دست می آید. بازشناسی گفتار بازشناسی گفتار دارای دو فاز آموزش (Train) و آزمون (Test) می باشد.
آموزش: مدل های آکوستیک و زبانی با استفاده از داده های آموزشی تشکیل می شوند.

توجه: متن بالا فقط قسمت کوچکی از محتوای فایل پاورپوینت بوده و بدون ظاهر گرافیکی می باشد و پس از دانلود، فایل کامل آنرا با تمامی اسلایدهای آن دریافت می کنید.