title: Speech recognition using deep learning algorithms
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Райк Алексей Владимирович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Rajk Aleksej Vladimirovic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Лишик Елена Викторовна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Lisik Elena Viktorovna
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Головкина Анна Геннадьевна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Golovkina Anna Gennadevna
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2021-03-24T15:53:31Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2021-03-24T15:53:31Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2020
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 070113
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/26669
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: Выпускная работа посвящена созданию сервиса по распознаванию речи, в частности отдельных речевых команд, и их последующем преобразовании в текст. Данный сервис состоит из трех основных компонент: сервера для обработки и хранения данных, модуля, отвечающего за распознавание речи, интерфейса для взаимодействия пользователя (на примере мессенджера Telegram) и блока распознавания.  В первую очередь сервер с помощью набора программ FFmpeg преобразовывает аудиодорожку в необходимый для дальнейшей работы формат, сохраняет данные и отправляет файл в сервис распознавания речи. Далее происходит конвертирование голосового сообщения в текстовое с помощью системы распознавания CMUSphinx, в основе которой лежит комбинация марковских моделей (метод Баума-Велша и алгоритм Витерби) и нейросетевых методов. Заключительным этапом является отправка полученного результата telegram-боту, который выступает связующим элементом между пользовательским интерфейсом и созданным сервисом преобразования. Создание и настройка взаимодействия подсистем между собой, а также выбор и реализация соответствующих технологий и алгоритмов, учитывающих особенности последующего использования сервиса, представляют собой основную цель данной работы. В результате выполнения выпускной квалификационной работы был разработан сервис по распознаванию речи с возможностью в будущем интегрировать его в другие мессенджеры и социальные сети (как популярные, так и созданные в рамках одной компании) без временного отключения в уже существующих проектах.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: The final work is devoted to development of a speech recognition service, in particular individual speech commands, and their subsequent conversion to text. This service consists of three main components: server for processing and storing data, module responsible for speech recognition, interface for user interaction (based on telegram messenger), and recognition unit. First of all, the server uses FFmpeg programs to convert the audio track to the format necessary for further work, saves the data and sends file to the speech recognition service. Next, the voice message is converted to text using the CMUSphinx recognition system, which is based on a combination of Hidden Markov Models (the Baum-Welsch method and the Viterbi algorithm) and neural network methods. The final step is sending the result to the telegram bot – link between the user and created conversion service. Main objective of this work is realization of the interaction of subsystems with each other, as well as selecting and implementing appropriate technologies and algorithms taking into account the specifics of subsequent use of the service. As a result of the final qualification work, a speech recognition service was developed with the ability to integrate it into other messengers and social networks in the future (both popular and created in the frames of one company) without its temporarily disabling in existing projects.
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: серверное приложение
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: метрики качества
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: скрытые марковские модели
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: алгоритм Витерби
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: алгоритм Баума-Велша
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: нейронные сети
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: алгоритмы глубокого обучения
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: адаптация акустической модели
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: telegram-бот
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: VPN
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: speech recognition
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: server application
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: quality metrics
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Hidden Markov Models
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Viterbi algorithm
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Baum-Welch algorithm
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: neural networks
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: deep learning algorithms
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: acoustic model adaptation
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: telegram-bot
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: VPN
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Speech recognition using deep learning algorithms
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Распознавание речи с использованием алгоритмов глубокого обучения
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: VKR_LisikEV.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/26669/1/VKR_LisikEV.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 2,48 MB
resources.filename: reviewSV_Otzyv_rukovoditela.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/26669/2/reviewSV_Otzyv_rukovoditela.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewSV
resources.size: 122,41 kB