РАЗРАБОТКА ГОЛОСОВОГО ПОМОЩНИКА НА БАЗЕ WINDОWS ДЛЯ УПРАВЛЕНИЯ ПЕРСОНАЛЬНЫМ КОМПЬЮТЕРОМ
DOI:
https://doi.org/10.52167/1609-1817-2024-134-5-206-214Ключевые слова:
голосовой ассистент, нейронные сети, распознавание речи, диалоговая система, операционная системаАннотация
В данной работе представлены результаты исследования основных методов искусственного обучения, таких как нейронные сети, деревья решений, кластеризация, поиск ассоциативных правил, а также нечеткие продукционные и гибридные сети. Особое внимание уделено понятиям обработки естественного языка и нейронных сетей. Результатом проделанной работы является голосовой помощник на базе операционной системы Windows для эффективного управления персональным компьютером разработанный с помощью языка программирования Python. Исследование включает анализ существующих голосовых помощников, их функциональности и архитектуры. В рамках проекта реализована система распознавания и синтеза речи, а также модуль управления операционной системой и приложениями на основе голосовых команд. Основной упор сделан на разработку надежного и точного механизма распознавания речи, а также на создание пользовательского интерфейса, удобного для взаимодействия с помощником. Реализация подобной системы потребовала более оптимизированные алгоритмы для сокращения времени обучения и повышения качества моделей общения нейросети. Результаты данной работы могут быть использованы для улучшения доступности и удобства использования персональных компьютеров, а также для развития технологий голосового управления в области информационных технологий.
Библиографические ссылки
[1] Диалоговая система ELIZA – URL: https://www.iguides.ru/main/other/kak_pervyy_v_mire_chat_bot_priobrel_cherty_ iskusstvennogo_intellekta_i_chto_iz_etogo_vyshlo/?ysclid=lbymv6stbt759496626 (дата обращения 25.11.2022).
[2] Диалоговая система PARRY – URL: https://habr.com/ru/company/ua– hosting/blog/404181/ (дата обращения 30.11.2022).
[3] Современные голосовые ассистенты – URL: https://aif.ru/boostbook/virtual–nyi–assistent.html (дата обращения 03.12.2022).
[4] Обучение модели seq2seq – URL: https://habr.com/ru/post/567142/ (дата обращения 03.12.2022).
[5] Библиотеки Python – URL: https://docs.python.org/3/library/index.html (дата 04.12.2022)
[6] API ключи – URL: https://vc.ru/u/1283559-semen-biryukov/493186- chto-takoe-klyuch-api (дата обращения 23.05.2023).
Загрузки
Опубликован
Как цитировать
Выпуск
Раздел
Лицензия
Copyright (c) 2024 ZHAMILA AITUGANOVA
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution-NonCommercial-NoDerivatives» («Атрибуция — Некоммерческое использование — Без производных произведений») 4.0 Всемирная.