Czasopismo | ELEKTRONIKA - KONSTRUKCJE, TECHNOLOGIE, ZASTOSOWANIA | Rocznik 2024 - zeszyt 8

Rozpoznawanie komend głosowych w j. polskim z wykorzystaniem głębokich sieci neuronowych

Voice command recognition in Polish using deep neural networks

10.15199/13.2024.8.4

nr katalogowy: 150174
10.15199/13.2024.8.4

Streszczenie

Artykuł dotyczy opracowania narzędzia umożliwiającego automatyczne rozpoznawanie komend głosowych z wykorzystaniem głębokich sieci neuronowych. W projekcie wykorzystane zostały odmiany sieci rekurencyjnych – LSTM (ang. Long-Short Term Memory) [2] oraz GRU (ang. Gated Recurrent Unit) [3]. Do implementacji sieci w postaci programu użyty został język programowania python, z zestawem niezbędnych pakietów programistycznych, w tym pakietów platformy TensorFlow 2. Dane uczące zostały podzielone na trzy podzbiory: zbiór danych uczących, danych walidacyjnych oraz danych egzaminacyjnych. Przyjęto, że metodą uczenia sieci będzie metodą uczenia z nadzorowanego.

Abstract

The article concerns the development of a tool for automatic recognition of voice commands using deep neural networks. The project employed variations of recurrent networks—LSTM (Long-Short Term Memory) [2] and GRU (Gated Recurrent Unit) [3]. The neural networks were implemented using the Python programming language, along with a set of necessary software packages, including those from the TensorFlow 2 platform. The training data was divided into three subsets: the training set, validation set, and test set. The network was trained using supervised learning methods.

Słowa kluczowe

Keywords

Bibliografia

[1] F ox E. – Voice Commands in Tesla’s 2019.40.50.1 New Software Update (List). Tesmania https://www.tesmanian.com/ blogs/tesmanian-blog/voice-commands-in-teslas-new-software- update-list
[2] Sepp Hochreiter, Jurgen Schmidhuber – Long Short – term Memory. ResearchGate https://www.researchgate.net/publication/13853244_Long_ Short-term_Memory
[3] Simeon Kostadinov – Understanding GRU Networks. Toward Data Science https://towardsdatascience.com/understanding-gru-networks- 2ef37df6c9be
[4] Akshay L. Chandra – mcCulloch-Pitts Neuron – Mankind’s First Mahematical Model Of A Biological Neuron. Towards Data Science https://towardsdatascience.com/mcculloch-pitts-model-5fdf65ac5dd1
[5] Kaushik Das – How Recurrent Neural Network (RNN) works. Dataaspirant https://dataaspirant.com/how-recurrent-neural-network-rnnworks/
[6] Ryszard Tadeusiewicz, Maciej Szaleniec – Leksykon sieci neuronowych - wydanie I Wrocław 2015.r
[7] Sepp Hochreiter, Jurgen Schmidhuber – Long Short – term Memory. ResearchGate https://www.researchgate.net/publication/ 13853244_Long_Short-term_Memory
[8] Stanisław Osowski – Głębokie sieci neuronowe i ich zastosowanie w eksploracji danych. Wydawnictwo SIGMA-NOT https://sigma-not.pl/publikacja-113632-g%C5%82%C4% 99bokie-sieci-neuronowe-i-ich-zastosowania-w-eksploracji- danych-przeglad-telekomunikacyjny-2018-5.html
[9] Y uanhang su, C.C. Jay Kuo – On Extended Long Short-term Memory and Dependent Bidirectional Reccurent Neural Network. ResearchGate https://www.researchgate.net/publication/323570767_On_ Extended_Long_Short-Term_Memory_and_dependent_Bidirectional_ Recurrent _Neural_Network
[10] Anatol Leszek - Czym jest format WA V?. Apowersoft https://www.apowersoft.pl/czym-jest-format-wav.html
[11] Tom Backstorm - Cepstrum and MFCC. A! Aalto University Wiki https://wiki.aalto.fi/display/ITSP/Cepstrum+and+MFCC.

Jeśli masz wykupiony/przyznany dostęp - zaloguj się. Skorzystaj z naszych propozycji zakupu!

Publikacja


ELEKTRONIKA - KONSTRUKCJE, TECHNOLOGIE, ZASTOSOWANIA- e-publikacja (pdf) z zeszytu 2024-8 , nr katalogowy 150174 licencja: Osobista Produkt cyfrowy Nowość	10.00 zł

Zeszyt


ELEKTRONIKA - KONSTRUKCJE, TECHNOLOGIE, ZASTOSOWANIA- e-zeszyt (pdf) 2024-8 licencja: Osobista Produkt cyfrowy Nowość	47.00 zł

Prenumerata

ELEKTRONIKA - KONSTRUKCJE, TECHNOLOGIE, ZASTOSOWANIA - prenumerata cyfrowa
licencja: Osobista

Produkt cyfrowy
Nowość

420.00 zł

ELEKTRONIKA - KONSTRUKCJE, TECHNOLOGIE, ZASTOSOWANIA - papierowa prenumerata roczna + wysyłka
licencja: Osobista

Szczegóły pakietu

Nazwa
ELEKTRONIKA - KONSTRUKCJE, TECHNOLOGIE, ZASTOSOWANIA - papierowa prenumerata roczna	528.00 zł brutto 488.89 zł netto 39.11 zł VAT (stawka VAT 8%)
ELEKTRONIKA - KONSTRUKCJE, TECHNOLOGIE, ZASTOSOWANIA - pakowanie i wysyłka	42.00 zł brutto 34.15 zł netto 7.85 zł VAT (stawka VAT 23%)

570.00 zł

ELEKTRONIKA - KONSTRUKCJE, TECHNOLOGIE, ZASTOSOWANIA - PAKIET prenumerata PLUS
licencja: Osobista

Szczegóły pakietu

Nazwa
ELEKTRONIKA - KONSTRUKCJE, TECHNOLOGIE, ZASTOSOWANIA - PAKIET prenumerata PLUS (Prenumerata papierowa + dostęp do portalu sigma-not.pl + e-prenumerata)	636.00 zł brutto 588.89 zł netto 47.11 zł VAT (stawka VAT 8%)

636.00 zł

Zeszyt

2024-8

Twój Koszyk

Publikacja

Zeszyt

Prenumerata

Zeszyt

Czasopisma