title: The development of a system for human-machine interaction thru fragments of oral Russian-language speech
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Погожев Сергей Владимирович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Pogozev Sergej Vladimirovic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Шалева Анна Сергеевна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Saleva Anna Sergeevna
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Гришкин Валерий Михайлович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Griskin Valerij Mihajlovic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2021-03-24T15:09:01Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2021-03-24T15:09:01Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2019
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 050450
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/26053
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: В данной работе изложен процесс разработки системы определения ключевых слов в русскоязычной речи с использованием технологий глубинного обучения, а также применение этой системы для организации взаимодействия человек-машина. Описан процесс построения архитектуры нескольких моделей сверточных нейронных сетей. Приведен разработанный метод для автоматического сбора и создания корпуса обучающих данных. Описаны процесс оптимизации гиперпараметров моделей с использованием инструмента с открытым исходным кодом Microsoft NNI и процесс обучения моделей на собранном корпусе данных. Проведена сравнительная характеристика обученных моделей. Описан принцип работы системы распознавания ключевых слов, основанной на применении лучшей из обученных моделей.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: This paper outlines the process of developing a system for keywords spotting in Russian-language speech using deep training technologies, as well as using this system for organizing human-machine interaction. The process of building the architecture of several models of convolutional neural networks is described. A developed method for automatic collection of a training data case is given. Describes the process of optimizing the hyperparameters of models using the open source tool Microsoft NNI and the process of training models on the collected data corpora. A comparative characteristic of the trained models is presented. The principle of operation of a keyword recognition system based on the best of the trained models is described.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Распознавание ключевых слов из аудио
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: cверточные нейронные сети
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: оптимизация гиперпараметров
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Audio keyword spotting
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: convolutional neural networks
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: hyperparameter optimization
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: The development of a system for human-machine interaction thru fragments of oral Russian-language speech
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Разработка системы взаимодействия человек-машина по фрагментам устной русскоязычной речи
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: st050450.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/26053/1/st050450.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 3,47 MB
resources.filename: reviewSV_Otzyv_Saleva.jpg
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/26053/2/reviewSV_Otzyv_Saleva.jpg
resources.format: JPEG
resources.description: ReviewSV
resources.size: 3,13 MB