Загрузка...
Bulletin of D Serikbayev EKTU
ISSN
1561-4212
2789-8210
3107-2755
3107-2763
1 результаты
Показано: 1 - 1 из 1
- Некоторые метрики заблокированы вашиминастройками согласия
Тип записи:Публикация, PHONEME (VOWEL SOUND) RECOGNITION USING MACHINE LEARNING(2025-12-25); ; ; Қазіргі таңда сөйлеуді автоматты түрде тану (ASR) жүйелері жасанды интеллект пен машиналық оқытудың дамуына байланысты өзекті бағытқа айналды. Қазақ тіліндегі фонемаларды, әсіресе дауысты дыбыстарды тану саласының жеткілікті дамымауы және цифрлық ресурстардың аздығы зерттеу өзектілігін айқындайды. Зерттеу мақсаты – қазақ тіліндегі дауысты дыбыстарды жоғары дәлдікпен танитын машиналық оқыту үлгісін жасау. Бұл үшін сөйлеу сигналдарын алдын ала өңдеу, MFCC арқылы ерекшелік белгілерін алу және Random Forest, SVM, ANN алгоритмдерін салыстыру жүргізілді. Нәтижесінде ANN моделі ең жоғары дәлдік көрсетті. Алынған нәтижелер қазақ тіліндегі сөйлеуді тану жүйелерінің сапасын арттыруға және болашақта дауыс биометриясы мен дыбыстық интерфейстерде қолдануға мүмкіндік береді.