Разработка алгоритмов анализа и распознавания речи на основе адаптивной кластерной модели и критерия минимального информационного рассогласования

СОДЕРЖАНИЕ
Список основных сокращений
Введение
ГЛАВА 1. Задача автоматического распознавания речи.
1.1. Постановка задачи автоматического распознавания речи. Теоретиковероятностный подход.
1.2. Теоретикоинформационный подход. Критерий минимального информационного рассогласования
1.3. Алгоритм распознавания изолированных слов.
Выводы по главе
ГЛАВА 2. Разработка адаптивной кластерной модели элементарных речевых единиц.
2.1. Задача фонетического анализа речи.
2.2. Результаты математического моделирования алгоритма фонетического анализа речи на основе адаптивной кластерной модели
2.3. Анализ эффективности алгоритма
Выводы по главе
ГЛАВА 3. Результаты экспериментальных исследований алгоритма фонетического анализа речи па основе адаптивной кластерной модели
3.1. Лабораторный образец фонетического анализатора речи.
3.2. Результаты полевых испытаний. Оптимизация фонетической кластерной базы данных.
3.3. Повышение точности алгоритма распознавания речи.
Выводы по главе
ГЛАВА 4. Применение адаптивной кластерной модели в новой технологии
информационного обеспечения при обучении речи слабослышащих
4.1. Обзор существующих подходов к решению задачи обучения речи с визуализацией речевого сигнала.
4.2. Визуализация речевого сигнала на основе кластерной модели речевых
4.3. Результаты натурных испы таний.
Выводы но главе
Заключение.
Список литературы