БАЛАЛАРДЫҢСӨЙЛЕУІНТАНУҮШІНҚАЙТАЛАНАТЫННЕЙРОНДЫҚЖЕЛІЛЕРНЕГІЗІНДЕАКУСТИКАЛЫҚЖӘНЕЛИНГВИСТИКАЛЫҚМОДЕЛЬДЕУДІЗЕРТТЕУ
Authors: Mekebayev N. 
Published: May 2023

Automatic Speech Recognition (ASR) systems use GMM-HMM for acoustic modeling and n-gram for LM. Over the past decade, a deeply oriented NN DFNN has almost completely replaced GMM in acoustic modeling, that is, unknown distribution parameters and a method for evaluating econometric models in mathematical statistics and econometrics. Modern automatic recognition systems are mainly based on the DFNN-HMM acoustic model and the n-gram LM. It is reported that language samples based on a repeating RNN give lower ambiguity than n-gram language samples, due to the possibility of modeling a long-compressed context. In this paper, based on these papers, we investigate acoustic modeling based on long-term short-term memory combined with a language sample based on a repeating NN for automatic speech recognition of children. Experimental results show that modeling based on such an integrated repetitive neural network is effective in appropriate and incompatible tasks of automatic speech recognition of children

Сөздіавтоматтытүрдетану(ASR) жүйелеріакустикалықмодельдеуүшінGMM-HMM жәнетілдімодельдеуүшінn-gram қолданады. Соңғыонжылдықтатереңбағытталғаннейрондықжелі(DFNN) акустикалықмодельдеудеGMM-ді, яғниматематикалықстатистикаменэконометрикадаүлестірудіңбелгісізпараметрлерінжәнеэконометрикалықмодельдердібағалауәдісінтолықдерлікауыстырды. ҚазіргіавтоматтытүрдетанужүйелерінегізіненDFNN-HMM акустикалықмоделінежәнеn-gram тілүлгісіне(LM) негізделген. Ұзаққысқамерзімдіконтексттімодельдеумүмкіндігініңарқасындақайталанатыннейрондықжеліге(RNN) негізделгентілүлгілеріn-gram тілүлгілерінеқарағандатөментүсініксіздіктібередідепхабарланған. Осыжұмыстарғанегізделгенбұлмақаладабізбалалардыңсөйлеуінавтоматтытүрдетануүшінқайталанатыннейрондықжелігенегізделгентілүлгісіменбіріктірілгенұзаққысқамерзімдіжадығанегізделгенакустикалықмодельдеудізерттейміз. Эксперименттікнәтижелеросындайбіріктірілгенқайталанатыннейрондықжелігенегізделгенмодельдеубалалардыңсөйлеудіавтоматтытүрдетануыныңсәйкесжәнесәйкескелмейтінтапсырмаларындатиімдіекенінкөрсетеді.

Системы автоматического распознавания речи (ASR) используют GMM-HMM для акустического моделирования и n-gram для моделирования языка. За последнее десятилетие глубоко ориентированная нейронная сеть (DFNN) практически полностью заменила GMM в акустическом моделировании, то есть неизвестные параметры распределения и метод оценки эконометрических моделей в математической статистике и эконометрике. Современные системы автоматического распознавания в основном основаны на акустической модели DFNN-HMM и языковой модели n-gram (LM). Сообщается, что образцы языка, основанные на повторяющейся нейронной сети (RNN), дают более низкую двусмысленность, чем образцы языка n-gram, благодаря возможности моделирования длительно сжатого контекста. В этой статье, основанной на этих работах, мы исследуем акустическое моделирование на основе долговременной кратковременной памяти, объединенное с образцом языка на основе повторяющейся нейронной сети для автоматического распознавания речи детей. Экспериментальные результаты показывают, что моделирование на основе такой интегрированной повторяющейся нейронной сети эффективно в соответствующих и несовместимых задачах автоматического распознавания речи детей.