Skip to content
DSML.KZ
Publications

Article · CyberLeninK · March 18, 2026

O'ZBEK TILIDAGI NUTQNI ANIQLASHDA MEL-CHASTOTALI SEPSTRAL KOEFFITSIENT (MFCC) VA YASHIRIN MARKOV MODELI (HMM) LARDAN FOYDALANISH

Nurbek Davlataliyevich Nuritdinov
Read on cyberleninka.ruPDFDOI 10.5281/zenodo.19079671

Abstract

Ushbu maqolada o'zbek tilidagi alohida talaffuz qilingan so'zlarni avtomatik aniqlashga mo'ljallangan nutqni tanish tizimi taklif etiladi. Tizimda akustik xususiyatlarni ajratish uchun MFCC algoritmi, modellashtirish uchun esa Gaussiyali Yashirin Markov modeli qo'llanildi. Ma'lumotlar to'plami 15 nafar ishtirokchi, jumladan 9 nafar erkak va 6 nafar ayoldan shakllantirildi. Audio yozuvlar 16000 Hz chastotada, 3-5 soniya davomiylikda, shovqinsiz muhitda yozib olindi. O'qitish uchun 190 ta, sinov uchun 20 ta yozuv ishlatildi. Natijada tizim 84,2% aniqlik, 87% precision va 83% recall ko'rsatkichlariga erishdi. Bu natijalar yondashuvning o'zbekcha so'zlarni tanishda samarali va istiqbolli ekanini yaqqol ko'rsatadi.

Speech Recognition and SynthesisSpeech and Audio ProcessingMusic and Audio ProcessingUzbek languagespeech recognitionisolated word recognition

More by Nurbek Davlataliyevich Nuritdinov