Article · Вестник Алматинского университета энергетики и связи · March 30, 2024
НЕЙРОНДЫҚ ЖЕЛІ АЛГОРИТМДЕРІ НЕГІЗІНДЕ СӨЙЛЕУДІ ТАНУДЫҢ АҚПАРАТТЫҚ ЖҮЙЕСІН ҚҰРУ
«Ғұмарбек Дәукеев атындағы Алматы энергетика және байланыс университеті» КЕАҚ, Алматы, Казақстан, Мақсат Қанашев, Нұрай Тоғанас, Қазақстан-Британ техникалық университеті, Алматы, Казақстан, Теодор Илиев, Руз Университеті, Болгария
Abstract
Бұл мақалада білім беру қосымшалары мен жасанды интеллект контекстіндегі сөйлеуді танудың екі моделінің жылдамдығы мен дәлдігіне салыстыру жасалған. Зерттеудің мақсаты - SpeechRecognition және Levenshtein кітапханаларын пайдалану кезінде тану жылдамдығын, дыбысты мәтінге түрлендіру дәлдігін және ресурстарды тұтынуды бағалау. Сөйлеуді тану модельдерінің дәлдігін салыстыру нәтижелері JSON форматында жазылады, содан кейін matplotlib кітапханасын қолдана отырып, олар тану жылдамдығы мен дәлдігін салыстыратын кестелер түрінде бейнеленеді. Деректерді осылайша визуализациялау олардың жетілдірілуіне және білім беру жүйелеріне тиімді біріктірілуіне ықпал етеді. Қорытындылай келе, авторлар білім беру мен жасанды интеллект саласындағы сөйлеуді тану технологияларын одан әрі дамыту перспективаларын, сондай-ақ болашақ зерттеулердің әлеуетті бағыттарын, соның ішінде көптілділік пен диктордың эмоцияларын талдауды атап көрсетеді.
More by Assel Mukasheva
- Performance Evaluation of WPA2 and WPA3 Security Protocols in Private Wi-Fi 6 Environments2026
- HYBRID GAT-AUTOENCODER-BILSTM-ATTENTION ARCHITECTURE FOR MULTI CLASS CYBERATTACK DETECTION IN HETEROGENEOUS IOT NETWORKSВестник Алматинского университета энергетики и связи · 2026
- DISTRIBUTED SYSTEM FOR DATA SHARING AND JOINT PROCESSING BETWEEN RESEARCH CENTERS AND FARMSВестник Алматинского университета энергетики и связи · 2026
- Comparative Study of Regression Models Using Machine Learning to Predict Real Stock PricesInternational Conference on Electronics, Engineering Physics and Earth Science · 2026