Логотип репозитория
Коллекции
Публикации
Исследователи
Подразделения
Журналы
Аналитика
Ещё
Новый пользователь? Нажмите здесь, чтобы зарегистрироваться.Забыли пароль?
  1. Главная
  2. Қазақ ұлттық қыздар педагогикалық университеті / Казахский национальный женский педагогический университет
  3. Жарияланымдар / Публикации
  4. Журнал мақалалары / Статьи в журналах
  5. КЛАССИФИКАЦИЯЛЫҚ АЛГОРИТМДЕРДІ ҚОЛДАНЫП ДАУЫСТЫ ТАНУ
Загрузка...
Изображение-миниатюра

КЛАССИФИКАЦИЯЛЫҚ АЛГОРИТМДЕРДІ ҚОЛДАНЫП ДАУЫСТЫ ТАНУ

Автор(ы)
Nurbapa Mekebayev
Dauren Darkenbayev
Модовов Н.А
Орынтаева Ж.А.
Дата публикации
31 марта 2025 г.
Тип
journal article
Журнал
КазУТБ
Том
1
Выпуск
26
DOI
10.58805/kazutb.v.1.26-599
ISSN
2663-1830
Аннотация
Дауыс тану жүйелері машиналық оқыту әдістеріне негізделген, оның ішінде классификациялық алгоритмдер кеңінен қолданылады. Классификация дауыс сигналдарын әртүрлі санаттарға, мысалы, сөздер немесе сөйлемдерге бөліп тануды жүзеге асырады. Бұл үдерісте жиі қолданылатын алгоритмдерге логистикалық регрессия, шешім ағаштары және нейрондық желілер жатады. Дауыс сигналын өңдеуде алдымен ерекшеліктері, яғни маңызды параметрлері, экстракцияланады, содан кейін олар классификаторға беріледі. Классификация нәтижесінде жүйе сөйлеген сөзді мәтінге түрлендіреді немесе дыбыстың нақты мазмұнын анықтайды. Бұл технология адам-компьютер өзара әрекеттестігін жақсарту үшін маңызды. Бұл мақалада машиналық оқыту әдістерін қолдана отырып, сөйлеушінің даусын анықтау мәселесін шешу үшін жіктеу алгоритмдерін қарастырамыз. Сөйлеудің алдын ала өңдеуде МҒСС-ті алгортимін пайдаландық. Жоғарыдағы мәселені шешу үшін бес жіктеу алгортмі қарастырылып, салыстырмалы талдау жасалды. Алғашқы эксперимент жасағанда ең жақсы нәтиже көрсеткен SVC алгортимі 0,90 және MLP Classifier алгоритмі 0,83 нәтижелерін көрсетті. Келесі экспермиентте жеке тұлғаның дауысын анықтауда неғұрлым үлкен дәлдікте Robust scaler әдісімен масштабтауда – 0,93 көпқабатты персептрон көрсете бастады. Сондықтан бұл мәселені шешу үшін сөйлеу сигналының ерекшелігін ескеретін көп қабатты перцептронды қолдануға болады.
Темы

speech recognition

machine learning clas...

speaker identificatio...

speaker verification

feature extraction

Mel-frequency cepstra...

speech processing

logistic regression

decision tree

artificial neural net...

machine learning

human-computer intera...

Области науки (FoS)

Computer Science

Artificial Intelligen...

Показатели
QyzPU CRIS

Научная информационная система Казахского национального женского педагогического университета.

OAI-PMH — открытый протокол обмена метаданными

Справка — как найти публикацию, свой профиль, добавить работу

Университет

г. Алматы, ул. Богенбай батыра, 142
Канцелярия: +7 727 237 00 95
info@qyzpu.edu.kz · qyzpu.edu.kz

Данные

Метаданные — из открытых источников: OpenAlex, Crossref, ORCID, OpenCitations, TRDizin.
Платформа — DSpace.
IP Geolocation by DB-IP

Платформа: DSpace ​ QyzPU

  • Настройки специальных возможностей
  • Политика конфиденциальности
  • Пользовательское соглашение
  • Отправить отзыв