И.В. Шостак − д.т.н., профессор, кафедра инженерии программного обеспечения,  Национальный аэрокосмический университет им. Н.Е. Жуковского «Харьковский авиационный институт», (г. Харьков, Украина)

E-mail: iv_shostak@rambler.ru

Ю.И. Бутенко − к.т.н, доцент, кафедра «Английский для машиностроительных специальностей», Московский государственный технический университет им. Н.Э. Баумана

E-mail: iuliiabutenko2015@yandex.ru

Рассмотрены современные методологические подходы автоматического распознавания речи с использованием многомерной статистической теории и нейронных сетей. Выделены основные фазы передачи речевых знаков, а также значимые признаки акустического сигнала. Разработана структурная схема автоматического распознавания речи, где речевой сигнал представляется как случайный образ. Подобран критерий оптимальности для объема данных для обучения и требования к вычислительным процедурам с целью обобщения данных из обучающей выборки. Предложены нейронные сетевые технологии, которые минимизируют целевую функцию между желаемым и сгенерированным выходом сети.

1. Иванов В.В. Лингвистика третьего тысячелетия: Вопросы к будущему. М.: Языки славянской культуры. 2004. 208 с. 
2. Рассел С., Норвиг П. Искусственный интеллект: современный подход. Изд. 2-е / Пер. с англ. М.: Издательский дом «Вильямс». 2006. 1408 с.
3. Люгер Д.Ф. Искусственный интеллект: стратегии и методы решения сложных проблем. М.: Издательский дом «Вильямс». 2003. 864 c.
4. Пиотровский Р.Г. Лингвистический автомат (в исследовании и непрерывном обучении). Изд. 2-е, доп. и испр. СПб: Изд-во РГПУ им. А.И. Герцена. 2008. 256 с.
5. Щерба Л.В. Языковая система и речевая деятельность. М.: Едиториал УРСС. 2004. 432 с.
6. Волошин В.Г. Компьютерная лингвистика. Сумы: Университетская книга. 2004. 382 с.
7. Бондаренко М.Ф., Шабанов-Кушнаренко Ю.П. Мозгоподобные структуры: Справочное пособие. К.: Наукова думка. 2011. 460 с. 
8. Селиванова Е.А. Лингвистическая энциклопедия. Полтава: Довкиля-К. 2010. 844 с.
9. Бондаренко В.Н., Аде Ф.Г. Искусственный интеллект: Учеб. пособие для вузов. Севастополь: Из-во СевНТУ. 2002. 615 с.
10. Сидняев Н.И. Теория вероятностей и математическая статистика: Учеб. пособие. М.: Издательство Юрайт, ИД «Юрайт». 2011. 310 с.
11. Рутковская Д., Пилиньский М., Рутковский Л. Нейронные сети, генетические алгоритмы и нечеткие системы / Пер. с польск. И.Д. Рудинского. М.: Горячая линия Телеком. 2006. 452 с.
12. Хайкин С. Нейронные сети: полный курс. М.: Издательский дом «Вильямс». 2006. 1104 c.
13. Маковкин К.А. Гибридные модели: скрытые марковские модели и нейронные сети, их применение в системах распознавания речи // Модели, методы, алгоритмы и архитектуры систем распознавания речи. М.: Вычислительный центр им. А.А. Дородницына. 2006. С. 40−95.
14. Сидняев Н.И. Нейронная биовозбудимость и построение функциональных схем искусственного нейрона // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. 2012. № 6. С. 24−28.
15. Кандрашина Е.Ю., Литвинцева Л.В., Поспелов Д.А. Представление знаний о времени и пространстве в интеллектуальных системах. М.: Наука. 1989. 328 с.