Spontaneous Speech and Its Features Are Taken into Account When Creating Recognition Programs
Notice bibliographique
Résumé
The relevance of the stated subject of this scientific research is determined by the numerous difficulties of spontaneous speech recognition due to the presence of a complex of unrelated factors, as well as the need to find the best ways to overcome them through recognition programs that are used in the development of a multilingual corpus.This research aims to identify and study the key features of spontaneous speech that should be considered when creating recognition programs.The basis of the methodological approach in this scientific study is a combination of methods combining a systematic analysis of the principles of building a multilingual corpus with an analytical study of the principles of operation of spontaneous speech recognition programs.In the course of this scientific study, results were obtained that indicate a significant increase in the practical efficiency of automatic speech recognition systems when introducing sound signal correction algorithms, which opens up additional opportunities for developing such software.In addition, the results of this scientific study clearly demonstrate the significant impact of the accuracy of the effects of speech recognition programs on the quality of development of multilingual corpora, which include relatively large volumes of texts.The practical significance of the results obtained in the course of this scientific work, as well as the conclusions formulated on their basis, lies in the possibility of their use in the development of a multilingual corpus and spontaneous speech recognition programs for their subsequent use in various information systems, to obtain results related to the need accurate decoding of automatic speech, taking into account all its characteristic features.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».