Опубликовано 14.11.2021 в 18:51
УДК: 004.934
В данной статье описываются и сравниваются характеристики, таких наиболее распространённых систем по распознаванию речи, как CMU Sphinx, Google Speech, HTK, Julius, iAtros, RWTH ASR. Сравнение происходит по следующим характеристикам: поддерживаемые языки распознавания, поддерживаемые операционные системы, наличие документации, открытость кода, наличие или отсутствие офлайн режима, показатели WER, WRR, SF. Также описан процесс и результаты тестирования наилучших по различным показателям систем.
OVERVIEW AND TESTING OF SPEECH RECOGNITION SYSTEMS
This article describes and compares the characteristics of such most common speech recognition systems as CMU Sphinx, Google Speech, HTK, Julius, iAtros, RWTH ASR. The comparison is based on the following important characteristics: supported recognition languages, supported operating systems, availability of documentation, open source code, presence or absence of offline mode, WER, WRR, SF indicators. It also describes the process and results of testing the best systems for various indicators.
Библиографический список
Библиографический список
1. Бабаринов С. Л., Будникова М. А. О распознавании речи // Научные ведомости Белгородского государственного университета. Серия История. Политология. Экономика. Информатика. – 2014. – № 21(192), выпуск 32/1. - С. 182-185.
2. Беленко М. В., Балакшин П. В. Сравнительный анализ систем распознавания речи с открытым кодом // Международный научно-исследовательский журнал. – 2017. – № 4(58), Часть 4. – С. 13–18. – Режим доступа: https://researchjournal.org/technical/sravnitelnyj-analiz-sistem-raspoznavaniyarechi-s-otkrytym-kodom/ (дата обращения: 14.01.2021).
3. Карпов А. А., Кипяткова И. С. Методология оценивания работы систем автоматического распознавания речи // Известия высших учебных заведений. Приборостроение. – 2012. – Т. 55, №. 11. – С. 38-43.
4. Visual Studio [Электронный ресурс] // Официальная страница Visual Studio компании Microsoft. – Режим доступа: https://visualstudio.microsoft.com/ (дата обращения 14.01.2021).
Выходные данные статьи: Поляничко К. С. Обзор и тестирование систем распознавания речи [Электронный ресурс] // Огарев-online. – 2021. – №12. – Режим доступа: https://journal.mrsu.ru/arts/obzor-i-testirovanie-sistem-raspoznavaniya-rechi