Uz neironu tīkliem balstīts balss palīgs

Abstract

Runas atpazīšanas tehnoloģijas izmainīja veidu, kā cilvēki mijiedarbojas ar ierīcēm, lai izdarītu saziņu ar datoriem dabiskāku un efektīvāku. Šī progresa rezultātā ir radīti balss palīgi, kas spēj saprast un izpildīt sarežģītas komandas, lai ikdienas uzdevumi būtu pieejamākie un ērtākie. Šis bakalaura darbs ir veltīts runas atpazīšanas tehnoloģiju, izmantojot neironu tīklus, izpētei un analīzei. Darba mērķis ir izveidot un novērtēt neironu tīkla modeli runas atpazīšanai, lai uzlabotu izpratni un problēmu risināšanu šajā jomā. Darbā ir aplūkota balss palīgu attīstība un neironu tīklu loma to izstrādē. Tiek aplūkotas datu vākšanas metodes, runas atpazīšanas veiktspējas analīze, neironu tīklu apmācības un testēšanas metodes. Praktiskā daļa ietver datu analīzi, datu sagatavošanu un šī darba laikā izstrādātā neironu tīkla apmācību.

Speech recognition technologies have changed the way people interact with devices to make communication with computers more natural and efficient. These advances have led to the development of voice assistants that can understand and follow complex commands to make everyday tasks more accessible and convenient. This bachelor thesis is dedicated to the study and analysis of speech recognition technologies using neural networks. The thesis aims to develop and evaluate a neural network model for speech recognition to improve understanding and problem-solving in this area. The paper discusses the development of voice assistants and the role of neural networks in their development. The methods of data collection, analysis of speech recognition performance, methods of training and testing of neural networks are discussed. The practical part includes data analysis, data preparation and training of the neural network developed in the course of this paper.