title: Automatic speech recognition based on visual information
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Михайлова Елена Георгиевна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Савченков Павел Александрович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Savchenkov Pavel
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Кандидат физико-математических наук Е.Г.Михайлова
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Candidate of Physics and Mathematics E.G.Mikhailova
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2016-10-10T02:12:32Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2016-10-10T02:12:32Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2016
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 011380
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/4159
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: Чаще всего системы распознавания речи работают с аудио-сигналом записи речи человека, переводя его в текстовые данные. В некоторых случаях удобнее использовать только видео-сигнал и визуальную информацию. Такие модели рассматриваются в рамках данной работы.
  
  В работе производится обзор существующих методов, применяемых в распознавании речи, и анализ их применимости при использовании визуальной информации. Предлагается подход к распознаванию  последовательности сказанных слов из небольшого словаря на видео-записи.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: Automatic speech recognition system usually works with audio-signal of recorded human speech and decodes it into the text data. In some cases it’s more convenient to use only video-signal and visual information for recognition. These models are considered within this paper.
  
  The review of existing speech recognition methods and analysis of its adaptability in case of using visual information is considered. An approach of recognition of spoken words sequence from small dictionary on video is proposed.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: распознавание речи
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: визуальные признаки
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: чтение по губам
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: глубокое обучение
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: speech recognition
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: lip reading
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: deep learning
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: long short-term memory
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Automatic speech recognition based on visual information
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Автоматическое распознавание речи на основе визуальной информации
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: savchenkov_thesis.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/4159/1/savchenkov_thesis.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 1,85 MB
resources.filename: reviewSV_st007740_Mixajlova_Elena_Georgievna_(supervisor)(Ru).txt
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/4159/2/reviewSV_st007740_Mixajlova_Elena_Georgievna_%28supervisor%29%28Ru%29.txt
resources.format: Text
resources.description: ReviewSV
resources.size: 2,5 kB
resources.filename: reviewSV_st007740_Mixajlova_Elena_Georgievna_(reviewer)(Ru).txt
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/4159/6/reviewSV_st007740_Mixajlova_Elena_Georgievna_%28reviewer%29%28Ru%29.txt
resources.format: Text
resources.description: ReviewRev
resources.size: 3,55 kB