Статья посвящена поиску наиболее эффективной реализации систем распознавания речи на различных вычислительных платформах и формированию базы данных и знаний акустического, фонетического и лексического уровней. Моделируется связь акустической и лингвистической компонент системы распознавания речевого сигнала, исследуется эффективность выбора речевых элементов. Описаны особенности реализации системы распознавания на архитектуре микропроцессоров цифровой обработки сигналов и возможность удаленной обработки речевого сигнала.
The paper is devoted to finding the most effective speech recognition system implementation for a variety of computing platforms. Particular attention is given to the data and knowledge base forming for acoustic, phonetic and lexical levels. Relation between speech recognition acoustic and linguistic components is being modeled as well as spoken element selection has been investigated. Aspects of decoder implementation on the DSP microprocessor architecture including the possibility of speech signal remote processing are described.
Статтю присвячено пошуку найбільш ефективної реалізації систем розпізнавання мовлення на різних обчислювальних платформах та формуванню бази даних і знань акустичного, фонетичного та лексичного рівнів. Моделюється зв’язок акустичної та лінгвістичної компонент системи розпізнавання мовленнєвого сигналу, досліджується ефективність вибору мовленнєвих елементів. Описано особливості реалізації системи розпізнавання на архітектурі мікропроцесорів цифрового оброблення сигналів і можливість віддаленої обробки мовленнєвого сигналу.