Programska aplikacija za pretvaranje govora u tekst

završni rad

• Naslov (engleski): Software application for speech to text convertion
• Autor: Mate Paić
• Mentor: Tomislav Stipančić (mentor)
• Ustanova koja je dodijelila akademski / stručni stupanj: Sveučilište u Zagrebu; Fakultet strojarstva i brodogradnje; Zagreb
• Datum i država obrane: 2020-09-24, Hrvatska
• Znanstveno / umjetničko područje, polje i grana: TEHNIČKE ZNANOSTI; Računarstvo; Umjetna inteligencija
• Znanstveno / umjetničko područje, polje i grana: TEHNIČKE ZNANOSTI; Strojarstvo

Sažetak

Govor je najprirodniji oblik komunikacije među ljudima. Zadatak sustava pretvorbe govora je da pretvori ono što čovjek kaže u tekstualni oblik. Aplikacije za pretvorbu govora omogućuju ljudima da koriste govor kao drugi, lakši način interakcije sa određenim računalima ili strojevima. Već preko tri desetljeća, provedeno je mnoštvo istraživanja o različitim aspektima djela umjetne inteligencije koja se bavi prepoznavanjem govora i njegove primjene. Danas mnogi proizvodi uspješno koriste automatsko prepoznavanje govora za komunikaciju između ljudi i strojeva. Detaljna analiza sustava za prepoznavanje govora je provedena u ovom završnom radu koja uključuje samu arhitekturu, algoritme, primjene i probleme samog sustava za prepoznavanje govora.

Sažetak (engleski)

Speech is the most natural communication mode for human beings. The task of the speech conversion system is to convert what a person says into textual form. Speech conversion applications allow people to use speech as a antoher, easier way to interact with specific computers or machines. For more than three decades, a great amount of research was carried out on various aspects of artificial inteligence dealing with speech recognition and its applications. Today, many products successfully use automatic speech recognition to communicate between humans and machines. A detailed analysis of the speech recognition system is carried out in this final thesis which includes the architecture, algorithm, applications and problems of the automatic speech recognition.

• Ključne riječi: sustav za prepoznavanje govora; govor; značajke signala govora; fonem; akustični model; jezični model; neuronske mreže; skriveni markovljevi lanci; Python
• Ključne riječi (engleski): speech; speech recognition system; speech signal characteristics; phonem; acoustic model; language model; neural networks; hidden markov model; Python
• Jezik: hrvatski
• URN:NBN: urn:nbn:hr:235:115692
• Studijski program: Naziv: Strojarstvo; Vrsta studija: sveučilišni; Stupanj studija: preddiplomski; Akademski / stručni naziv: sveučilišni/a prvostupnik/ prvostupnica (baccalaureus/baccalaurea) inženjer/inženjerka strojarstva (univ. bacc. ing. mech.)
• Vrsta resursa: Tekst
• Način izrade datoteke: Izvorno digitalna
• Prava pristupa: Otvoreni pristup
• Datum i vrijeme pohrane: 2020-09-22 11:42:55