Содержание
Введение
Глава 1. Постановка цели и задач диссертационного исследования
1.1. Обработка деталей на станках с ЧПУ в условиях мелкосерийного
и единичного производства
1.2. Проблемы программного управления промышленными роботами
1.3. Совершенствование человекомашинного взаимодействия
1.4. Современное состояние автоматизированного оборудования и систем с речевым управлением
1.5. Постановка цели и задач диссертационного исследования
Глава 2. Математическое моделирование речевых сигналов
2.1. Векторное квантование
2.1.1. Обобщнная структурная схема процесса
векторного квантования
2.1.2. Математическое описание задачи векторного квантования
2.1.3. Измерение расстояний
2.1.4. Кластеризация
2.1.5. Достоинства и недостатки векторного квантования
2.2. Скрытая модель Маркова
2.2.1. Определение скрытой модели Маркова
2.2.2. Нуль переходы
2.2.3. Моделирование длительности
2.2.4. Типы моделей Маркова
2.2.4.1. Дискретная СММ
2.2.4.2. Непрерывная СММ
2.2.4.3. Полунепрерывная СММ
2.2.5. Обучение и распознавание на основе СММ
2.2.5.1. Метод итераций
2.2.5.2. Метод Баума
2.2.5.3. Метод динамического программирования
2.2.5.4. Метод Витерби
2.2.6. Достоинства и недостатки СММ
2.3. Искусственная нейронная сеть
2.3.1. Биологическое строение нейронной сети
2.3.2. Модель искусственного нейрона
2.3.3. Классификация искусственных нейросетей
2.3.4. Анализ функциональных возможностей нейронных сетей
2.3.5. Простая персептронная нейросеть
2.3.6. Многослойный персептрон
2.3.7. Достоинства и недостатки нейросетей
2.4. Выводы 1 Глава 3. Теоретические основы автоматического анализа
речевых указаний
3.1. Метод моделирования слов в слитной речи при неизвестном
законе распределения РС
3.1.1. Взаимовлияние слов друг на друга при автоматическом анализе слитной речи
3.1.2. Представление эталонного акустического состояния мерной областью, независимой от закона распределения
3.1.3. Формирование эталонов акустических состояний
3.1.4. Предварительные этапы построения ориентированного
графа лексического декодирования
3.1.5. Построение ориентированного графа лексического декодирования
3.1.6. Автоматический анализ слов в слитной речи ориентированным графом лексического декодирования
3.2. Метод лексической интерпретации слитной речи
3.2.1. Представление акустических состояний слов в слитной речи
на основе аллофонов
3.2.2. Предварительные этапы построения ориентиванного графа лексической интерпретации слитной речи
3.2.3. Построение ориентированного графа лексической интерпретации
3.2.4. Лексическая интерпретация слитной речи
3.3. Выводы
Глава 4. Автоматизированное управление оборудованием
с интегрированным речевым взаимодействием
4.1. Устройство речевого взаимодействия для оборудования с ЧПУ
4.2. Интеграция устройства речевого взаимодействия в УЧПУ на уровне операционной системы i i
4.3. Алгоритм ввода речевого сигнала в УЧПУ
4.4. Преобразование речевых указаний в команды управления
4.5. Построитель лексических гипотез
4.5.1. Структурная схема построителя лексических гипотез с блоком лексической обработки типа 1
4.5.2. Структурная схема блока лексической обработки типа 2
4.6. Программная часть устройства речевого взаимодействия
4.7. Структурные решения человекомашинных систем
с интегрированным речевым взаимодействием
4.8. Выводы
Глава 5. Оценка достоверности научных результатов
5.1. Метод экспериментального исследования речевых указаний
5.1.1. Программный комплекс для аудиовизуального исследования речевых указаний
5.1.2. Определение количества измерений
акустического состояния
5.1.3. Определение количества контрольных испытаний акустического состояния
5.1.4. Расчт доверительных областей эталонных
акустических состояний
5.2. Исследование измерения времени и вероятности понимания речевых указаний
5.3. Сравнительный анализ технологической подготовки работы оборудования с ЧПУ с клавиатурным вводом данных и человекомашинной системы с речевым взаимодействием
5.4. Выводы
Заключение Список литературы Список условных сокращений Приложение Акты использования результатов диссертационной работы
Введение
В диссертации представлены исследования по проблеме автоматизации многономенклатурного мелкосерийного и единичного производства. Данная работа развивает направление создания систем с речевым управлением в области автоматизации.
В этом направлении выполнено много теоретических разработок. Известны примеры их практической реализации, показывающие высокую эффективность применения. Эффективность выражается прежде всего сокращением временных затрат на подготовительные работы и снижением требований к специальной подготовке исполнителей этих работ. Однако известные реализации не выходят за рамки частных решений. Широкое использование методов речевого управления связано с решением ряда проблем. Главной из них является математическое моделирование устной речи. В данной работе предложены фрагментарные проработки этой проблемы.
На основе теоретических исследований, проведенных в работе, предложены технические идеи и разработки, ориентированные на создание человекомашинной системы ЧМС с интегрированным речевым взаимодействием РВ и обеспечивающие решение задач по ускорению технологической подготовки автоматизированного оборудования.
Актуальность
- Київ+380960830922