Логотип репозитория
Коллекции
Публикации
Исследователи
Подразделения
Журналы
Аналитика
Ещё
Новый пользователь? Нажмите здесь, чтобы зарегистрироваться.Забыли пароль?
  1. Главная
  2. Қазақ ұлттық қыздар педагогикалық университеті / Казахский национальный женский педагогический университет
  3. Жарияланымдар / Публикации
  4. Журнал мақалалары / Статьи в журналах
  5. PHONEME (VOWEL SOUND) RECOGNITION USING MACHINE LEARNING
Загрузка...
Изображение-миниатюра

PHONEME (VOWEL SOUND) RECOGNITION USING MACHINE LEARNING

Автор(ы)
Nurbapa Mekebayev
Dauren Darkenbayev
Г.З. Зиятбекова
Орынтаева Ж.А.
Ғ.М. Сулейменов
Дата публикации
25 декабря 2025 г.
Тип
journal article
Журнал
Bulletin of D Serikbayev EKTU
Том
110
Выпуск
4
Первая страница
186
Последняя страница
199
DOI
10.51885/1561-4212_2025_4_186
ISSN
1561-4212
Аннотация
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.
Темы

vowel recognition

Kazakh language

speech recognition

Mel-frequency cepstra...

artificial neural net...

random forest

support vector machin...

feature extraction

speech preprocessing

voice biometrics

speech interfaces

Области науки (FoS)

Computer Science

Artificial Intelligen...

Показатели
Get Involved!
  • Source Code
  • Documentation
  • Slack Channel
Make it your own

DSpace-CRIS can be extensively configured to meet your needs. Decide which information need to be collected and available with fine-grained security. Start updating the theme to match your Institution's web identity.

Need professional help?

The original creators of DSpace-CRIS at 4Science can take your project to the next level, get in touch!

Платформа: DSpace ​ QyzPU

  • Настройки специальных возможностей
  • Политика конфиденциальности
  • Пользовательское соглашение
  • Отправить отзыв