Психология труда, управления, инженерная психология и эргономика - речевой ввод информации
Связанные словари
Речевой ввод информации
речевой ввод информации
управление машиной (станком, ЭВМ, исполнительным механизмом и др.) посредством речевых сигналов. Р. в. и. имеет ряд преимуществ по сравнению с механическим вводом: 1) облегчает работу оператора, поскольку человек более приспособлен для передачи информации посредством речи, нежели движениями конечностей; 2) является более надежным, быстрым и менее утомительным для оператора; 3) позволяет сократить сроки подготовки операторов, поскольку не требует специального научения (достаточно только освоения словаря команд и правил управления); 4) дает большую свободу действий оператора (можно работать в темноте, не требуется обязательное присутствие оператора у пульта управления, при использовании радиомикрофона возможна полная свобода перемещений оператора). Затрудняющими факторами при речевом управлении машиной являются различные акустические шумы и помехи, в том числе шумы в помещении, разговоры других операторов, акустические сигналы механизмов и т. п. Р. в. и. может использоваться для установления режимов машины, корректировки ее работы, запроса данных, которые могут потребоваться по ходу управления, и др. Однако на пути практического применения систем Р. в. и. имеются немалые технические трудности, связанные со сложностями реализации автоматических распознавателей речи. Поэтому на практике применяются лишь системы распознавания, рассчитанные на работу с ограниченным словарем. Создание автоматических распознавателей речи основано на построении модели восприятия устной речи человеком. Построение модели опирается на следующие положения: 1) наиболее эффективным методом опознания речи является параллельный анализ временных и спектральных характеристик речевых сигналов; 2) в основе алгоритма распознавания речевых сигналов лежит преобразование звуковых колебаний в текущий спектр; 3) каждая реализация текущего спектра может быть представлена в виде детерминированного N-мерного вектора; 4) в памяти модели фиксируются эталоны в виде N-мерных векторов, которые обозначают определенный тип классов речевых сигналов; 5) в процессе распознавания текущий спектр отождествляется с одним из эталонов в соответствии с принятыми правилами. Распознавание может проводиться на уровне фонем, сегментов (квазистационарных участков спектра длительностью 10— 15 мс). По акустическому спектру речи вначале распознаются сегменты, по ним — фонемы, а по ф о н е м — отдельные слова.
Рейтинг статьи:
Комментарии:
Вопрос-ответ:
Ссылка для сайта или блога:
Ссылка для форума (bb-код):
Самые популярные термины
1 | 1159 | |
2 | 830 | |
3 | 710 | |
4 | 694 | |
5 | 657 | |
6 | 597 | |
7 | 592 | |
8 | 547 | |
9 | 537 | |
10 | 536 | |
11 | 531 | |
12 | 502 | |
13 | 493 | |
14 | 475 | |
15 | 471 | |
16 | 461 | |
17 | 454 | |
18 | 448 | |
19 | 440 | |
20 | 419 |