ТУСУР: Математическая модель для распознавания речи

Основные статьи:

• Распознавание речи (технологии, рынок)
• Речевые технологии: на пути от распознавания к пониманию
• Технологии биометрической идентификации

2022: Разработка модели

Специалисты Томского государственного университета систем управления и радиоэлектроники (ТУСУР) разработали математическую модель распознавания речи. Об этом стало известно 1 ноября 2022 года. Как заверили в вузе, погрешность при распознавании основного тона речи у новой системы в четыре раза меньше, чем у мировых аналогов. Таким образом, решение «намного лучше» справляется с распознаванием обычной спонтанной речи или пения.

Наш математический аппарат отличается от аналогов детальным соответствием устройству внутреннего уха человека при распознавании критических частот речи. Вероятностные механизмы, на которых построены существующие системы распознавания речи, у нас играют только вспомогательную роль, – рассказал «РИА Новости» заместитель директора ЦК НТИ «Технологии доверенного взаимодействия» ТУСУР Антон Конев.

Авторы рассчитывают, что разработка поможет людям в таких вещах, как общение с умными системами и голосовыми помощниками. В перспективе пользователь, например, сможет разговаривать с системами не с помощью формальных команд, а «почти так же», как с живым собеседником. Конев подчеркнул, что система «особенно эффективна при распознавании различных аббревиатур, редко встречающихся слов и фраз».Метавселенная ВДНХ 3.3 т

Кроме того, разработчики планируют внедрять систему в сферу кибербезопасности. Например, её можно использовать в продлённой аутентификации, в течение всего сеанса связи удостоверяющей личность собеседника, чтобы полностью исключить некоторые виды мошенничества. В будущем авторы планируют разработать комплексное программное решение для контролирования присутствия конкретного абонента в чате, веб-конференции или переписке в электронной почте. Это же решение должно помочь отличать ботов от реальных людей^[1].

Примечания