stanford-oval/wikipedia huggingface dataset:
دانشگاه سالزبری
تاریخچه

دانشگاه سالزبری که در اصل مدرسه عادی ایالت مریلند نامیده می‌شد، در ۷ سپتامبر ۱۹۲۵ به عنوان یک مؤسسه دو ساله برای آموزش معلمان مدارس ابتدایی برای کمک به رفع کمبود معلم در ایالت مریلند افتتاح شد. در طول رکود بزرگ، مریلند دوره تحصیلی مورد نیاز در مدارس عادی را از دو سال به سه سال و در سال ۱۹۳۴ به چهار سال افزایش داد و راه را برای تبدیل شدن این مؤسسه به کالج معلمان ایالتی مریلند هموار کرد. در سال ۱۹۳۵ نام مدرسه به کالج معلمان ایالتی مریلند و در سال ۱۹۶۳ به کالج ایالتی سالزبری تغییر یافت. بین سالهای ۱۹۶۲ و ۱۹۹۵ چندین برنامه کارشناسی ارشد تصویب شد و در سال ۱۹۸۸ نام به دانشگاه ایالتی سالزبری تغییر یافت. در سال ۲۰۰۱، نام به دانشگاه سالزبری تغییر یافت.
موش پنبه کوهی

| موش پنبه کوهی | موش پنبه کوهی |
| --- | --- |
رده‌بندی علمی: رده‌بندی علمی
فرمانرو:: جانوران
شاخه:: طنابداران
رده:: پستانداران
راسته:: جوندگان
تیره:: موشان
سرده:: Cotton rat
گونه:: S. zanjonensis
نام دوبخشی: نام دوبخشی
Sigmodon zanjonensis : Sigmodon zanjonensis 
موش پنبه کوهی (نام علمی: Sigmodon zanjonensis) نام یک گونه از زیرخانواده سینی‌دندانیان است.
موشک دلیله

|  موشک دلیله  |  موشک دلیله  |
| --- | --- |
نوع: موشک کروز
خاستگاه:  اسرائیل
تاریخچه خدمت: تاریخچه خدمت
خدمت: ۱۹۹۵
استفاده‌شده توسط:  اسرائیل  کره جنوبی
تاریخچه تولید: تاریخچه تولید
تاریخ طراحی: ۱۹۸۵
سازنده: صنایع نظامی اسرائیل
ویژگی‌ها: ویژگی‌ها
وزن: ۲۵۰ کیلوگرم
طول: ۳٫۳۱ متر
قطر: ۰٫۳۳ متر
طول بال: ۱٫۱۵ متر
وزن سر جنگی: ۳۰ کیلوگرم
برد عملیاتی: ۲۵۰ کیلومتر
سقف پرواز: ۸۵۰۰ متر (۲۸۰۰۰ فوت)
بیشینهٔ سرعت: ۷/.  تا ۳/. ماخ (شیرجه ۹/. ماخ)
سامانهٔ هدایت: دستگاه جفت‌کننده بار سامانه موقعیت‌یاب جهانی
دقت: ۱ متر (دایره خطا احتمالی)
سکوی پرتاب: هواپیما، هلی‌کوپتر، لانچرهای زمینی و دریایی
موشک دلیله (به انگلیسی: (Delilah (missile) نوعی موشک کروز است که توسط صنایع نظامی اسرائیل ساخته شده و برای هدف قراردادن اهداف متحرک و با قابلیت جابجا شدن مورد استفاده قرار می‌گیرد. خطای اصابت (دایره خطا احتمالی)این نوع موشک کمتر از ۱ متر اعلام شده‌است.
خره سیاه

| خره سیاه | خره سیاه |
| --- | --- |
روستا: روستا
مختصات: ۳۳°۲۹′۲۳″ شمالی ۴۸°۳۵′۱۸″ شرقی﻿ / ﻿۳۳٫۴۸۹۷۲°شمالی ۴۸٫۵۸۸۳۳°شرقی﻿ / 33.48972; 48.58833: مختصات: ۳۳°۲۹′۲۳″ شمالی ۴۸°۳۵′۱۸″ شرقی﻿ / ﻿۳۳٫۴۸۹۷۲°شمالی ۴۸٫۵۸۸۳۳°شرقی﻿ / 33.48972; 48.58833
کشور: ایران
استان: لرستان
شهرستان: خرم‌آباد
بخش: بخش زاغه
دهستان: زاغه
جمعیت: ۸۷ نفر (سرشماری ۹۵)
خره سیاه، روستایی از توابع بخش زاغه شهرستان خرم‌آباد در استان لرستان ایران است.
جمعیت

این روستا در دهستان زاغه قرار دارد و براساس سرشماری مرکز آمار ایران در سال ۱۳۸۵، جمعیت آن ۹۴ نفر (۲۲خانوار) بوده‌است.
مگنس گامنسن

| مگنس گامنسن | مگنس گامنسن |
| --- | --- |
۳مین نخست‌وزیر ایسلند: ۳مین نخست‌وزیر ایسلند
دوره مسئولیت ۲۳ ژوئن ۱۹۲۶ – ۸ ژوئیه ۱۹۲۶: دوره مسئولیت ۲۳ ژوئن ۱۹۲۶ – ۸ ژوئیه ۱۹۲۶
پادشاه: کریستیان دهم دانمارک
پس از: جان مگنسن
پیش از: جان اولاکسن
 :  
اطلاعات شخصی: اطلاعات شخصی
زاده: ۶ فوریهٔ ۱۸۷۹ Svínadalur، ایسلند
درگذشته: ۲۸ نوامبر ۱۹۳۷ (۵۸ سال) ایسلند
ملیت: ایسلند
حزب سیاسی: Conservative Party
همسر(ان): Sofia Bogadóttir
مگنس گامنسن (انگلیسی: Magnús Guðmundsson; ۶ فوریهٔ ۱۸۷۹ – ۲۸ نوامبر ۱۹۳۷) سیاست‌مدار اهل ایسلند بود. وی از ۲۳ ژوئن ۱۹۲۶ تا ۸ ژوئیه ۱۹۲۶ نخست‌وزیر این کشور بود.
مگنس گامنسن در ۲۸ نوامبر ۱۹۳۷، در سن ۵۸ سالگی درگذشت.
مگنتیک فیلدز

| مگنتیک فیلدز | مگنتیک فیلدز |
| --- | --- |
اطلاعات پس‌زمینه: اطلاعات پس‌زمینه
خاستگاه: بوستون، ماساچوست، ایالات متحده
ژانر: ایندی پاپ، سینث‌پاپ
سال‌های فعالیت: ۱۹۸۹–اکنون
ناشر(ان): Feel Good All Over, Merge، نانساچ
همکاری‌های مرتبط: The 6ths، The Gothic Archies، Future Bible Heroes، The Zinnias, Buffalo Rome
اعضا: Stephin Merritt; Claudia Gonson Sam Davol; John Woo و Shirley Simms
مگنتیک فیلدز (انگلیسی: The Magnetic Fields) یک گروه موسیقی ایندی پاپ شکل‌گرفته به رهبری استفن مریت در ایالات متحده آمریکا است. گروه از سال ۱۹۸۹ میلادی تاکنون عمدتاً در سبکهای مختلف پاپ همچون سینث‌پاپ، ایندی‌پاپ و نویز پاپ فعالیت کرده‌است.
لاپینسکایا

| لاپینسکایا Лапинская | لاپینسکایا Лапинская |
| --- | --- |
روستا: روستا
لاپینسکایانمایش نقشه استان آرخانگلسکلاپینسکایانمایش نقشه روسیه: لاپینسکایانمایش نقشه استان آرخانگلسکلاپینسکایانمایش نقشه روسیه
مختصات: ۶۱°۲۱′ شمالی ۳۸°۵۵′ شرقی﻿ / ﻿۶۱٫۳۵۰°شمالی ۳۸٫۹۱۷°شرقی﻿ / 61.350; 38.917: مختصات: ۶۱°۲۱′ شمالی ۳۸°۵۵′ شرقی﻿ / ﻿۶۱٫۳۵۰°شمالی ۳۸٫۹۱۷°شرقی﻿ / 61.350; 38.917
کشور: روسیه
ناحیه‌های فدرال روسیه: استان آرخانگلسک
شهر: بخش کارگوپولسکی
منطقهٔ زمانی: یوتی‌سی +۳:۰۰
لاپینسکایا (به لاتین: Lapinskaya) یک منطقهٔ مسکونی در روسیه است که در استان آرخانگلسک واقع شده‌است.
موتور یاراللهی

| موتور یاراللهی | موتور یاراللهی |
| --- | --- |
روستا: روستا
مختصات: ۲۷°۳۰′۴۷″شمالی ۵۷°۲۵′۰۴″شرقی﻿ / ﻿۲۷٫۵۱۲۹۹۰۰°شمالی ۵۷٫۴۱۷۶۵۳۱°شرقی﻿ / 27.5129900; 57.4176531: مختصات: ۲۷°۳۰′۴۷″شمالی ۵۷°۲۵′۰۴″شرقی﻿ / ﻿۲۷٫۵۱۲۹۹۰۰°شمالی ۵۷٫۴۱۷۶۵۳۱°شرقی﻿ / 27.5129900; 57.4176531
کشور: ایران
استان: کرمان
شهرستان: منوجان
بخش: آسمینون
دهستان: نودژ
جمعیت: ۶۱۶ نفر (سرشماری ۹۵)
موتور یاراللهی، روستایی از توابع بخش آسمینون شهرستان منوجان در استان کرمان ایران است.
جمعیت

این روستا در دهستان نودژ قرار دارد و براساس سرشماری عمومی نفوس و مسکن در سال ۱۳۹۵، جمعیت آن برابر با ۶۱۶ نفر (۱۷۷ خانوار) بوده‌است.
پیتر کوتس

| پیتر کوتس | پیتر کوتس |
| --- | --- |
زادهٔ: ۱۳ ژانویهٔ ۱۹۳۸ ‏(۸۶ سال)
ملیت: بریتانیا
پیشه(ها): Owner of باشگاه فوتبال استوک سیتی Shareholder of بت۳۶۵
همسر: Deirdre
فرزندان: 4, including دنیس کوتس و John Coates
پیتر کوتس (انگلیسی: Peter Coates؛ زادهٔ ۱۳ ژانویهٔ ۱۹۳۸) رئیس هیئت مدیره، و اهالی کسب‌وکار اهل بریتانیا است.
آتش فقط آتش

| آتش فقط آتش | آتش فقط آتش |
| --- | --- |
کارگردان: تی. ال.وی. پراساد
بازیگران: میتون چاکرابورتی جکی شروف
تاریخ‌های انتشار: ۱۹۹۹
کشور: هند
زبان: هندی 
آتش فقط آتش (به هندی: Aaag Hi Aag) فیلمی محصول سال ۱۹۹۹ و به کارگردانی تی.ال.وی. پراساد است. در این فیلم بازیگرانی همچون میتون چاکرابورتی، جکی شروف، کیران کومار، لاکسیمیکانت برد ایفای نقش کرده‌اند.
تپه سلطان چشمه سی

| تپه سلطان چشمه سی | تپه سلطان چشمه سی |
| --- | --- |
نام: تپه سلطان چشمه سی
کشور: ایران
استان: استان آذربایجان شرقی
شهرستان: شهرستان میانه
اطلاعات اثر: اطلاعات اثر
کاربری: تپه، چشمه
دیرینگی: دوره اشکانیان
دورهٔ ساخت اثر: دوره اشکانیان، دوره ساسانیان
اطلاعات ثبتی: اطلاعات ثبتی
شمارهٔ ثبت: ۲۰۲۰۹
تاریخ ثبت ملی: ۲۷ آبان ۱۳۸۶
تپه سلطان چشمه سی مربوط به دوره اشکانیان و دوره ساسانیان است و در شهرستان میانه، بخش مرکزی، دهستان اوچ تپه شرقی، ۳ کیلومتری جنوب روستای گونلو واقع شده و این اثر در تاریخ ۲۷ آبان ۱۳۸۶ با شمارهٔ ثبت ۲۰۲۰۹ به‌عنوان یکی از آثار ملی ایران به ثبت رسیده است.
داخوس بلا

| دایوش بلا | دایوش بلا |
| --- | --- |
نام هنگام تولد: Leon Golzmann
زادهٔ: ۱۹ دسامبر ۱۸۹۷ کی‌یف
درگذشت: ۵ دسامبر ۱۹۷۸ (۸۰ سال) لا فالدا
پیشه(ها): ویولن، bandleader
شناخته‌شده برای: The Odeon Five, Mac’s Jazz Orchestra, The Clive Williams Jazzband
دایوش بلا (انگلیسی: Dajos Béla; ۱۹ دسامبر ۱۸۹۷ – ۵ دسامبر ۱۹۷۸) آهنگساز، رهبر (موسیقی)، و موزیسین جاز بود.
لاپیستراید

| 0 | 1 |
| --- | --- |
داده‌های بالینی: داده‌های بالینی
روش مصرف دارو: Oral
کد ATC: None
وضعیت قانونی: وضعیت قانونی
وضعیت قانونی:  Non-regulated 
شناسه‌ها: شناسه‌ها
 نام آیوپاک N-[1-(4-methoxyphenyl)-1-methylethyl]-3-oxo-4-aza-5α-androst-1-ene-17β-carboxamide :  نام آیوپاک N-[1-(4-methoxyphenyl)-1-methylethyl]-3-oxo-4-aza-5α-androst-1-ene-17β-carboxamide 
شمارهٔ سی‌ای‌اس: 142139-60-4 Y
پاب‌کم CID: 9847295
کم‌اسپایدر: 8023009 Y
UNII: T50SJ23G82
CompTox Dashboard (EPA): DTXSID801029879 
داده‌های فیزیکی و شیمیایی: داده‌های فیزیکی و شیمیایی
فرمول شیمیایی: C29H40N2O3
جرم مولی: ۷۰۰۲۴۶۴۶۵۰۰۰۰۰۰۰۰۰۰♠۴۶۴٫۶۵۰ g·mol−1
مدل سه بعدی (جی‌مول): Interactive image
 SMILES O=C(NC(c1ccc(OC)cc1)(C)C)[C@@H]3[C@]2(CC[C@H]4[C@H]([C@@H]2CC3)CC[C@H]5NC(=O)\C=C/[C@]45C)C :  SMILES O=C(NC(c1ccc(OC)cc1)(C)C)[C@@H]3[C@]2(CC[C@H]4[C@H]([C@@H]2CC3)CC[C@H]5NC(=O)\C=C/[C@]45C)C 
 InChI InChI=1S/C29H40N2O3/c1-27(2,18-6-8-19(34-5)9-7-18)31-26(33)23-12-11-21-20-10-13-24-29(4,17-15-25(32)30-24)22(20)14-16-28(21,23)3/h6-9,15,17,20-24H,10-14,16H2,1-5H3,(H,30,32)(H,31,33)/t20-,21-,22-,23+,24+,28-,29+/m0/s1 Y Key:NAGKTIAFDQEFJI-DPMIIFTQSA-N Y :  InChI InChI=1S/C29H40N2O3/c1-27(2,18-6-8-19(34-5)9-7-18)31-26(33)23-12-11-21-20-10-13-24-29(4,17-15-25(32)30-24)22(20)14-16-28(21,23)3/h6-9,15,17,20-24H,10-14,16H2,1-5H3,(H,30,32)(H,31,33)/t20-,21-,22-,23+,24+,28-,29+/m0/s1 Y Key:NAGKTIAFDQEFJI-DPMIIFTQSA-N Y 
  (صحت‌سنجی):   (صحت‌سنجی)
لاپیستراید (انگلیسی: Lapisteride) یک مهارکننده دوگانه هر دو ایزوفرم آنزیم 5α ردوکتاز است. این دارو برای درمان هیپرپلازی خوش‌خیم پروستات (BPH) و آلوپسی آندروژنیک تحت بررسی بود، اما هرگز به بازار عرضه نشد.
پردازش گفتار

هشدار! مطالب این صفحه، لزوماً دربارهٔ پردازش گفتار نیست.
فناوری تشخیص گفتار نرم‌افزاری است که قادر است صوت را به متن تبدیل کند. فناوری تشخیص گفتار به رایانه‌ای که توانایی دریافت صدا را دارد برای مثال به یک میکروفن مجهز است این قابلیت را می‌دهد که صحبت کاربر را متوجه شود٫این فناوری در
تبدیل گفتار به متن یا به عنوان جایگزین برای ارتباط با رایانه کاربرد دارد. برقراری ارتباط گفتاری با رایانه‌ها به جای استفاده از صفحه کلید و ماوس یکی از زمینه‌های تحقیقاتی مهم چند دههٔ اخیر است و شرکت‌های بزرگی چون مایکروسافت ٫فیلیپس ٫ ای ال ای تی ٫ ای بی ام ٫سالانه هزینه‌های هنگفتی را برای این منظور پرداخت کرده و می‌کنند.
از جمله محدودیت‌های این نرم‌افزار این است که کلماتی که در این نرم‌افزار وجود دارد کلماتی است که از قبل به نرم‌افزار معرفی شده‌است. ضمن آن که در این نرم‌افزار کلمات محاوره‌ای قابل شناسایی نیست. از جمله کاربردهای این نرم‌افزار در ادارات و سازمان‌ها برای کاهش به‌کارگیری نیروی انسانی بهره برد. همچنین افزایش امنیت نیز یکی دیگر از قابلیت‌های استفاده از این نرم‌افزار است.
مقدمه

هدف بلند مدت سیستم‌های بازشناسی خودکار گفتار‚ طراحی ماشینی است که سیگنال صوتی مربوط به یک جملهٔ بیان شده را به دنباله‌ای از کلمات نوشته شده تبدیل نماید. سیستم‌های بازشناسی خودکار گفتار اطلاعات متنوعی ازمنابع دانش گوناگون را در جهت دستیابی به جملهٔ بیان شده از روی سیگنال صوتی دریافت شده، به کار می‌گیرند. پردازش گفتار به عنوان یکی از زیر شاخه‌های پردازش سیگنال ٫ به سرعت در حال گسترش است. تکنیک‌های پیچیده و نوآوری‌های روزافزون این دانش٫همگی در راستای دستیابی به این آرزو هستند که امکان بیابیم مفاهیم در قالب ابزارهای ریاضی فراهم گردد.
در این مقاله٫به بیان خلاصه‌ای از انواع روش‌های پردازش گفتار می‌پردازیم:
تحت تأثیر قرار گرفتن کیفیت سیگنال صوتی به وسیلهٔ نویز محیط و تابع انتقال سیستم انتقال مانند میکروفن، تلفن
عدم وضوح مرز ما بین کلمات و واج‌ها در سیگنال صوتی
تنوع وسیع سرعت بیان
دقت ناکافی در بیان کلمات و به خصوص انتهای آن‌ها در گفتار محاوره‌ای نسبت به گفتار مجزا.
تاپیر تنوعات متعدد گوینده از جمله جنسیت، شرایط فیزیولوژیک و روانی بر گفتار.
به‌کارگیری محدودیت‌های معنایی-نهوی زبان برای گفتار زبان طبیعی به روشی مشابه ارتباط انسان با انسان در سیستم بازشناسی.
در جهت غلبه بر مشکلات مذکور تاکنون روش‌های متنوعی پیشنهاد شده‌است که از جمله آن‌ها روش‌های اماری مبتنی بر قانون تصمیم‌گیری بیز، روش‌های مبتنی بر شبکهٔ عصبی و در برخی موارد ترکیب روش‌های اماری و شبکهٔ عصبی است. با بررسی روش‌های فوق می‌توان دریافت که شناسایی کلمه یا واج بدون خطا بدون استفاده از دانش سطوح بالاتر به خصوص در بازشناسی گفتار پیوسته با حجم لغت‌نامهٔ بزرگ، امکان‌پذیر نیست. به عنوان یک نتیجه ‚یک سیستم بازشناسی گفتار که با انبوهی از فرض‌ها دربارهٔ واج‌ها، کلمات و معانی و ادراک مشخص می‌شود‚در نظر بگیرد. در سیستم‌های مبتنی بر قانون تصمیم‌گیری بیز برخی از این محدودیت‌ها توسط مدل زبانی به سیستم بازشناسی اعمال می‌شود. نتایج مطالعات و بررسی‌ها نشان داده‌است که مدل‌های زبانی که در حالت کلی توالی واحدهای زبانی را مدل می‌کنند، در کاهش خطای بازشناسی نقش عمده‌ای ایفا می‌کنند. در این میان، استفاده از مدل‌های زبانی مبتنی بر شبکه‌های عصبی با وجود قابلیت این شبکه‌ها در یادگیری زنجیره نمادها و نیز به دلیل قابلیت هموارسازی و خاصیت تعمیم دهی آن‌ها بر روش‌های اماری مزیت دارد.
تولید نرم‌افزار ترجمه گفتار

از جمله قابلیت‌های این نرم‌افزار این است که این نرم‌افزار قادر است فایل‌های WAV,mp3 را مستقل از صدای گوینده به متن تبدیل کند ولی کیفیت ان کمتر از ان است که صدای فرد را به نرم‌افزار معرفی کنیم. از دیگر قابلیت‌های سیستم‌های گفتاری می‌توان به ترجمهٔ گفتار به سایر زبان‌ها اشاره کرد. از این قابلیت در جنگ آمریکا و عراق استفاده شد. امریکایی‌ها سیستم‌هایی را طراحی و تولید کردند که قادر بود کلام عربی را به انگلیسی ترجمه کند. همچنین در انجام اقدامات امنیتی بهره‌برداری می‌کنند که می‌تواند کلمات کلیدی را برای این نرم‌افزار شناسایی کرد تا نسبت به ان کلمه خاص حساس شود تا در صورت استفاده از آن، سیستم این کلمات را رکورد کند. این قابلیت در سال ۱۹۹۴ در آمریکا طراحی و تولید شد و در سیستم‌های تلفنی به کار گرفته شد. در حال حاضر این نرم‌افزار طراحی و تولید شده‌است به گونه‌ای که در متن و گفتار کاربر، کلمهٔ خاصی را می‌توان فعال کرد و این نرم‌افزار می‌تواند ان کلمه را جستجو کند و کلمهٔ عبور کاربر ذخیره شود.
کاربردهای نرم‌افزار تشخیص گفتار

به عنوان یک کاربر رایانه، احتمالاً با قابلیت گفتاری مجموعهٔ افیس به عنوان یکی از ویژگی‌های جذاب و تا حدی فانتزی برخورد کرده یا با ان کار کرده‌اید. به کمک این قابلیت شما به جای استفاده از صفحه کلید برای تایپ مطالبتان ‚به راحتی با خواندن متن مورد نظرتان و انتقال گفتارتان به کمک یک میکروفن معمولی به رایانه ‚مطلب مورد نظرتان را تایپ شده می‌بینید. حتی برای ذخیره کردن، کپی کردن، گذاشتن عکس در متن… به جای کلیک‌های پشت سر هم و گاهی با تعداد بالا، می‌توانید فرمان مربوطه را به کمک گفتار به نرم‌افزار داده تا کار شما را انجام دهد. جدای از اینکه توانایی درست کار کردن این قابلیت افیس چقدر باشد‚یک محدودیت بزرگ در سر راه استفاده از ان برای ما ایرانیان وجود دارد ‚این قابلیت فقط برای زبان انگلیسی است. (البته زبان‌های چینی و ژاپنی را نیز شامل می‌شود!). ایجاد چنین سیستمی که ان را تشخیص یا بازشناسی گفتار می‌نامند، در زبان فارسی، چندین سال از تحقیقات محققان ¸اساتید و دانشجویان دانشگاه‌های مختلف کشور را به خود اختصاص داده‌است. اما جدی‌ترین جهشی که در حدود ده سال پیش در این زمینه ایجاد شد، ایجاد دادگان گفتاری فارسی دات و یک سیستم اولیه تشخیص گفتار فارسی در مرکز هوشمند علائم بوده‌است. در ادامه و در طی یکی –دو سال اخیر ¸مهم‌ترین دستاورد در این تکنولوژی برای زبان فارسی، سیستم‌های تشخیص است. در کاربردهایی مانند تشخیص گفتار تلفنی ‚سیستم لزوماً باید مستقل از گوینده باشد. در کاربردهای واقعی معمولاً سیستم را مستقل از گوینده می‌سازند و موقع استفاده به صدای گوینده خاصی ان را اصطلاحاً تطبیق می‌کنند این کار در قابلیت گفتاری مجموعه افیس به کمک خواندن متون اولیه در ویزارد سیستم انجام می‌شود ‚چنین قابلیتی در سیستم نویسا نیز وجود دارد. هر چه تعداد واژگانی که سیستم می‌تواند تشخیص دهد بیشتر باشد، شباهت میان کلمات بیشتر باشد و در نتیجه کارایی سیستم به علت افزایش اشتباهات کاهش پیدا می‌کند. از این رو در کاربردهای واقعی معمولاً فقط واژگان متناسب با کاربردهای موردنظر را انتخاب می‌کنند تا محدود شود. در قابلیت گفتاری افیس هم که ادعا می‌شود اکثر کلمات انگلیسی را دارد٫ کارایی به شدت پایین است (کارایی پایین آن به علت این است که ما غیر انگلیسی زبان هستیم!)ولی در محصولات محدودتر این شرکت کارایی به مراتب بهتر است. گفتار کاربر می‌تواند پیوسته و طبیعی یا با مکث میان کلمات همراه باشد٫ بدیهی است که حالت اول مطلوب هر کاربری است. یکی از مشکلاتی که محصولات نویسا و نیوشا تا حد زیادی ان را حل کرده‌اند٫استخراج و به‌کارگیری قابلیت‌های زبان ٫زبان فارسی در حد نسبتاً کاملی است. این اطلاعات زبانی می‌تواند در سایر نرم‌افزارهایی که نیاز به اطلاعات زبانی دارند٫مانند مترجم‌ها نیز به کار گرفته می‌شود. اثر صداهای اضافی و ناخواسته در کاربردهای واقعی نرم‌افزارهای ocr نرم‌افزارهای تشخیص گفتار را در عمل دچار افت شدید کارایی می‌نماید٫در محصولات فارسی ارائه شده با رویکردهای مختلفی این نقصان را تا حد زیادی جبران کرده‌است.
تکنولوژی بازشناسی گفتار

تکنولوژی بازشناسی گفتار ٫ شیوه‌ای جدید برای تشخیص پیام هاو دستورهای صوتی و حاصل پژوهش جمعی از متخصصین دانشگاه صنعتی شریف در زمینهٔ پردازش گفتار است. نگارندگان این مقاله ٫ توانسته‌اند نرم‌افزارهای طراحی و پیاده‌سازی کنند که بتواند قابلیت‌های طرح را در سیستمی که از لحاظ سخت‌افزاری کوچک و از نظر هزینه مقرون به صرفه‌است٫پیاده‌سازی کند. ویژگی‌های منحصر به فرد این طرح٫ان را از جدیدترین فناوری‌های موجود دنیا در زمینهٔ پردازش گفتار٫متمایز می‌کند.
از جمله ویژگی‌های این طرح می‌توان به موارد زیر اشاره کرد:
قابل اجرا بر روی رایانه یا سخت‌افزاری مستقل
سهولت استفاده
هزینه اندک پیاده‌سازی
عدم وابستگی به هیج نوع زبان با گویشی
عدم حساسیت به سروصدای محیط
امکان تعریف دستورهای صوتی، مطابق با سلیقه کاربرد
فناوری بازشناسی گفتار، بر پایه این ویژگی‌ها در طیف گسترده‌ای از محصولات قابل استفاده‌است.
نمونه‌هایی از زمینه‌های کاربرد آن عبارتند از:
خودرها
لوازم خانگی الکتریکی و الکترونیکی
اسباب بازی‌ها، عروسک‌ها و سرگرمی‌های رایانه‌ای
سیستم‌های دیتار افراد کم توان و سالخورده
نرم‌افزارهای رایانه‌ای مدیریتی
سیستم‌های آموزش زبان
به عنوان نمونه از این نرم‌افزار در دادن فرامین صوتی به خودرو ویژه هنگامی که راننده مشغول رانندگی است و نمی‌تواند کاربری دیگری انجام دهد، استفاده می‌شود فرامین صوتی شامل موارد ذیل می‌شوند:
تنظیم آینه‌های بغل و عقب
کنترل بالابر شیشه‌ها
کنترل قفل کودک
کنترل روغن ترمز و موتور یا بنزین در حال حرکت
کنترل رادیو یا هر نوع رسانه دیگر در خودرو
کنترل برف پاک کن‌ها
تنظیم صندلی‌ها
کنترل چراغ‌ها
هر نوع دستور دیگر که انجام آن نیازمند حرکت اضافی راننده یا سرنشینان است.
این نرم‌افزار، به خوبی در محیط پرنویز، عمل می‌کند مثلاً در خودرویی با سرعت ۱۰۰ کیلومتر در ساعت با شیشه‌های باز و در بزرگراه تست شده و پاسخ مناسب گرفته‌است.
دیگر مزیت این نرم‌افزار، حجم بسیار پایین آن است که به راحتی قابل برنامه‌ریزی بر روی یک ای سی است (نسخه دمو روی pc) به راحتی تا ۱۰۰ فرمان را پردازش می‌کند) نرم‌افزار مورد بحث، با این مشخصات در ایران مشابه ندارد و موارد موجود در دنیا نیز مانند فرمانی توسط صدا حداقل نیاز به پردازنده پنتیوم با حجم زیاد حافظه دارند.
نکته دیگر اینکه این نرم‌افزار، هوشمند بوده و قابل آموزش دادن است و پس از آموزش (مثلاً با صدای اعضای یک خانواده) صدار هرکدام از آن‌ها را که بشنود (و در کل هر زمانی که کلمه یا فرمانی را بشنود) مستقل از این که چه کسی آن را ادا کرده‌است (صدای زن یا مرد، کلفت یا نازک) فرمان را اجرا می‌کند.
دیگر مزیت این نرم‌افزار، حجم بسیار پایین آن است که به راحتی قابل برنامه‌ریزی بر روی یک ای سی است (نسخه دمو روی کامپیوتر جیبی به راحتی تا ۱۰۰ فرمان را پردازش می‌کند. نرم‌افزار مورد بحث با این مشخصات در ایران مشابه ندارد و موارد موجود در دنیا نیز مانند وویس کامند در میکروسافت آفیس٫حداقل نیاز به پردازنده پنتیوم با حجم زیاد حافظه دارند
نکته دیگر اینکه این نرم‌افزار هوشمند بوده و قابل آموزش دادن است و پس از آموزش (مثلاً با صدای اعضای یک خانواده) صدای هر کدام از آن‌ها را که بشنود (و در کل هر زمانی که کلمه یا فرمان را بشنود) مستقل از اینکه چه کسی آن را ادا کرده‌است (صدای زن با مردن، کلفت یا نازک) فرمان را اجرا می‌کند.
تکنولوژی بازشناسی گفتار > گزارش طرح نرم‌افزار فناوری بازشناسی گفتار

عنوان طرح: فناوری بازشناسی گفتار مقاوم در برابر نویز
توضیح عمومی و کاربرد: با استفاده از این فناوری، صدای ضبط شده توسط یک میکروفون بازشناسی شده و به فرامین برای یک دستگاه الکترونیکی یا رایانه، تبدیل می‌شوند حوزه کاربرد این فناوری تمامی دستگاه‌های الکتریکی، الکترونیکی و رایانه‌ای است که به طریقی از کاربر فرمان می‌گیرند. تمام فرامین قابل بیان با استفاده از مجموعه متناهی کلمات گسسته را می‌توان با استفاده از این فناوری توسط میکروفون به دستگاه یا رایانه داد.
مزایا در مقایسه با دیگر فناوری‌های مشابه: مهم‌ترین خصوصیات این فناوری نیاز به توان پردازشی بسیار کم و مقاومت بسیار زیاد در مقابل سرو صدای محیط (نویز) است.
شرح طرح: روش ارائه شده از سه بخش اصلی تشکیل شده‌است.
الف ـ بخش اول که وظیفه تبدیل سیگنال صوتی به داده‌های قابل پردازش را برای دو بخش دیگر انجام می‌دهد.
ب ـ بخش دوم که وظیفه یادگیری و توصیف کلمات را بر عهده دارد و با گرفتن نمونه‌های ضبط شده کلمات، الگوهای لازم برای بخش بازشناسی را می‌سازد.
ج ـ بخش سوم که داده‌های گرفته شده از بخش اول را با الگوهایی که در بخش دوم یادگرفته شده‌اند مقایسه می‌کرده و شبیه‌ترین کلمه را انتخاب می‌کند.
استخراج ویژگی‌ها از سیگنال صدا:
اولین مرحله در مراحل یادگیری و بازشناسی، استخراج ویژگی‌ها از سیگنال صداست. برای انجام این کار باید مراحل زیر را طی کرد:
استخراج اسپکتروگرام صدا
اعمال فیلترهای فیوژن ماکسیمم –ان بر روی فریم‌های اسپکتروگرام تولید شده
اعمال فیلترهای شناسایی یکنواختی در طول اسپکتروگرام
الف ـ اولین مرحله در بازشناسی صدا، تبدیل سیگنال صدای ورودی به اسپکتروگرام با طول محدود است برای این کار با استفاده از الگوریتم استاندارد تبدیل سریع فوریه تبدیلات فوریه پنجره‌هایی به طول ۵۱۲ صدای ضبط شده با ۱۲۸ فریم همپوشانی گرفته و در کنار یکدیگر قرار داده می‌شود در پایان این مرحله، سیگنال یک بعدی صدا به تصویری دوبعدی تبدیل می‌شود
ب ـ سومین مرحله از بخش استخراج خصوصیات، فشرده‌سازی اسپکتروگرام در طول محور فرکانس است.
پس از اعمال این الگوریتم، مراحل تبدیل داده خام (سیگنال صدا) به داده آماده بازشناسی با یادگیری، تمام شده و می‌توان به یکی از دو بخش بعدی رفت.
یادگیری: برای یادگیری الگوی هر کلمه یک یا چند نمونه از ان کلمه به بخش یادگیری داده می‌شود اگر تنها یک نمونه از کلمه وجود داشته باشد آن نمونه به عنوان الگوی خروجی انتخاب می‌شود در غیر این صورت از الگوریتم کا مینز۱ برای به دست آوردن الگوهای مناسب برای دسته‌بندی تمامی کلمات داده شده‌استفاده می‌شود
تکنولوژی بازشناسی گفتار > بازشناسی الگوها

در این بخش الگوریتم مقایسه یک ورودی صوتی با الگوی کلماتی که از قبل یادگرفته شده‌اند ارائه می‌شود برای این کار الگوریتم مقایسه کشسان (۱) ارائه می‌شود. برای تصمیم‌گیری نهایی ورودی این بخش با تمام کلماتی که قبلاً یادگرفته شده‌اند توسط این الگوریتم مقایسه شده و کلمه‌ای که بیشترین تطابق را داشته باشد به عنوان جواب انتخاب می‌شود. الگوریتم مقایسه کشسان ساختاری مشابه ماشین حالات محدود (۲) دارد با ۳ تفاوت مهم زیر (از این به بعد این الگوریتم را ماشین تطبیق دهندهٔ قابل انعطاف یاEMM می‌نامیم)
۱- بر خلاف EMM, FSM ممکن است بیش از یک حالت فعال در هر زمان وجود داشته باشد تعداد حالات فعال در
زمان‌های مختلف نیز متفاوت است. در صورتی که یک EMM به وضعیتی برسد که هیچ حالت فعالی نداشته باشد به پایان کار خود رسیده‌است.
۲- در EMM حالات فعال به جز شماره حالت خصوصیات دیگری نیز دارند. فهرست این خصوصیات عبارتند از:
الف ـ میزان تطابق وضعیت (۳)های قبلی: این معیار مشخص می‌کند که اگر اکنون در وضعیت N ام ماشین باشیم. N-1 وضعیت قبلی با چه درجه تطابقی شناسایی شده‌است.
ب ـ میزان تطابق وضعیت قبلی: این معیار، بیانگر میزان تطابق درست بین ورودی‌هایی که به این وضعیت انتساب داده شده‌اند با الگوریتم خواسته شده برای این وضعیت است.
۳- در EMM مشابه ماشین‌های حالت محدود غیرقطعی (۴) با یک ورودی و از یک وضعیت ممکن است توان حرکت به بیش از یک وضعیت دیگر وجود داشته باشد در چنین حالتی تمامی وضعیت‌های بعدی هم‌زمان تولید و پیموده می‌شوند.
روش کار EMM به این شکل است که برای مقایسه یک کلمه (الگو) با یک ورودی Ii فریم‌های خروجی بخش پیش پردازش اطلاعات (۱–۴) برای ورودی و Pi فریم‌های خروجی بخش یادگیری برای الگو خوانده خواهند شد. برای این کار یک EMM ساخته می‌شود که به اندازه فریم‌های الگو وضعیت دارد و انتقال بین وضعیت‌ها فقط در طول محور فریم‌های الگو قابل انجام است به این ترتیب با خواندن هر فریم ورودی (Ii) یا باید در وضعیت سابق الگو بمانیم یا به وضعیتی بعد از آن منتقل شویم.
به این ترتیب با رسیدن هر فریم ورودی هر وضعیت فعلی فعال EMM به دو وضعیت جدید تبدیل می‌شود اما باید به طریقی از این افزایش نمایی جلوگیری کرد برای این کار وضعیت‌هایی که درجه شناسایی درستشان از حد خاصی کمتر باشد حذف می‌شوند.
تلفن همراه SPH-P۲۰۷ ساخته شرکت سامسونگ دارای نرم‌افزاری تشخیص گفتار است. که بر این اساس به پیام‌های گفتاری سریعتر از تایپ کردن آن‌ها روی صفحه شماره‌گیری جواب می‌دهد وظیفه اصلی این تلفن بی‌سیم تبدیل گفتار انسان به سیگنال‌های دیجیتالی و بالعکس می‌باشد تلفن SPH-P۲۰۷ سامسونگ اولین تلفنی است که از فناوری تشخیص گفتار برای دیکته یک متن استفاده می‌شود.