МАШИНАЛЫҚ ОҚЫТУДЫ ҚОЛДАНЫП ФОНЕМА (ДАУЫСТЫ ДЫБЫСТЫ) ТАНУ
Жарияланды:
2025-12-22Журналдың саны:
№ 4 (2025): "Вестник ВКТУ им.Д.Серикбаева"Бөлім:
Ақпараттық және коммуникациялық технологияларМақала тілі:
Қазақ тіліКілт сөздер:
phoneme, machine learning, vowel recognition, MFCC, ANN, CNN, RNN, speech recognition.Аңдатпа
Қазіргі таңда сөйлеуді автоматты түрде тану (ASR) жүйелері жасанды интеллект пен машиналық оқытудың дамуына байланысты өзекті бағытқа айналды. Қазақ тіліндегі фонемаларды, әсіресе дауысты дыбыстарды тану саласының жеткілікті дамымауы және цифрлық ресурстардың аздығы зерттеу өзектілігін айқындайды. Зерттеу мақсаты – қазақ тіліндегі дауысты дыбыстарды жоғары дәлдікпен танитын машиналық оқыту үлгісін жасау. Бұл үшін сөйлеу сигналдарын алдын ала өңдеу, MFCC арқылы ерекшелік белгілерін алу және Random Forest, SVM, ANN алгоритмдерін салыстыру жүргізілді. Нәтижесінде ANN моделі ең жоғары дәлдік көрсетті. Алынған нәтижелер қазақ тіліндегі сөйлеуді тану жүйелерінің сапасын арттыруға және болашақта дауыс биометриясы мен дыбыстық интерфейстерде қолдануға мүмкіндік береді.
Лицензия
Авторлық құқық (c) 2025 ШҚТУ Хабаршысы
Бұл жұмыс Creative Commons атрибуты бойынша лицензияланған. 4.0 Халықаралық лицензия.
Most read articles by the same author(s)
- Dina Oralbekova, Оркен Мамырбаев, Аягоз Имансакипова, Алия Жунусова, Куралай Мухсина, Нурбапа Мекебаев, СРАВНИТЕЛЬНОЕ ИССЛЕДОВАНИЕ МОДЕЛЕЙ LSTM И BERT ДЛЯ ЗАДАЧ МУЛЬТИКЛАССИФИКАЦИИ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ НАБОРА ДАННЫХ NER , ШҚТУ Хабаршысы: № 2 (2025): "Вестник ВКТУ им.Д.Серикбаева"