ДИКТОФОН ЖАЗБАЛАРЫНДАҒЫ СӨЙЛЕУДІ ТАНУ ҮШІН НЕЙРОНДЫҚ ЖЕЛІЛЕРДІ ЗЕРТТЕУ ЖӘНЕ ҚОЛДАНУ
Article Sidebar
Main Article Content
Аңдатпа
Мақалада диктофоннан дыбыстық сигналдарды танудың заманауи әдістері, атап айтқанда терең оқыту моделі (Deep Learning) қарастырылады. Сөйлеуді өңдеу кезеңдері, шуды басу және қазақ тіліндегі дыбыстарды тану мәселелері талданады. Бұл жұмыста диктофон құрылғыларынан алынған сөйлеу сигналдарын мәтінге автоматты түрде түрлендіру мәселесі қарастырылады. Нейрондық желілерге негізделген сөйлеуді тану жүйелерінің құрылымы, жұмыс істеу кезеңдері және практикалық қолдану жолдары сипатталған.
Article Details
##submission.citations##
deep neural networks for improving quality and intelligence
rechi: systematic review / / Engineering Journal Ain Shams. - 2025.
Miao Y., Govayed M., Metze F. WFST by the basic decoding
using deep RNN models: end-to-end word recognition system. - 2015.
Haton J.-P. neural networks for automatic transmission:
obzor. - Springer, 1999. - Pp. 223-240.
https://qazaqjournal.kz / ISSN: 2959-1279
Baimakhanova A. S. et al. application of deep Learning algorithms
technology, 2023.
Mamyrbayev U. zh., Kurmetkan T. automatic recognition of Kazakh speech
research models / / Bulletin of the National Academy of Sciences of Kazakhstan. - 2024.
Suleimenov Yu., Umirzak N. Automatic Speech Based On A Neural Network
Recognition of the Kazakh language / / International Journal of computing. - 2023.