Распознавание речи: .выделение признаков для распознавания речи, выбор блока распознавания – G10L 15/02

Изобретение относится к автоматике и вычислительной технике. Его использование в системах управления технологическим, бытовым и другим оборудованием, в автоматических справочных системах, системах автоматического перевода, системах понимания речи и т.д. позволяет получить технический результат в виде повышения точности распознавания слов в слитной речи. Способ состоит в том, что с произнесением речевого высказывания периодически берут выборки акустического сигнала этого высказывания, оцифрованного с заданной частотой квантования, через фиксированные интервалы времени и по совокупности этих выборок вычисляют функционал, определяющий текущее акустическое состояние, при этом полученную последовательность текущих акустических состояний используют для восстановления последовательности слов (рабочей гипотезы), произнесенных в исходном речевом высказывании, для чего применяют сеть лексического декодирования, которая задает закономерности следования эталонных акустических состояний в языке. Технический результат достигается за счет того, что проводится поиск рабочей гипотезы, являющийся оптимальным в смысле максимума степени ее совпадения с исходным речевым сигналом, что обеспечивается использованием алгоритма перемещаемого маркера, при этом рабочую гипотезу восстанавливают из маркера, который в этот момент времени находится в конечной вершине сети лексического декодирования. 3 з.п. ф-лы, 12 ил.

Изобретение относится к области информационных технологий - обработки аудио сигналов, в частности к способу распознавания музыкальных произведений и устройству для его осуществления. Технический результат состоит в быстрой и надежной идентификации музыкального произведения на основе обработки записи его фрагмента, за счет определения размера и качества полученной записи музыкального фрагмента, оригинального алгоритма поиска музыкального произведения, соответствующего записанному музыкальному фрагменту, при котором вычисляют множество величин L_n и определяют меру соответствия L музыкального произведения записанному музыкальному фрагменту как максимальное значение среди величин L _n, осуществляют поиск музыкального произведения из базы данных в Q этапов, при этом на каждом этапе выбирают множество музыкальных произведений с наибольшими мерами соответствия, по завершении последнего этапа поиска в качестве произведения, которому соответствует записанный фрагмент, выбирают музыкальное произведение, для которого получена максимальная мера соответствия, вычисляют меру надежности распознавания музыкального фрагмента r и сравнивают ее с порогом, если вычисленное значение меры надежности распознавания музыкального фрагмента превышает заданный порог, то записанное музыкальное произведение считают распознанным. 2 н. и 5 з.п. ф-лы, 7 ил.