Курсовая работа: Разработка программы автоматического распознавания речи на JavaScript

Пункты содержания курсовой работы:

1. Введение
2. Обзор технологий автоматического распознавания речи

   1. История и развитие технологий
   2. Алгоритмы и механизмы распознавания речи

3. Основы JavaScript для разработки приложения

   1. Архитектура JavaScript
   2. Введение в Web Speech API

4. Проектирование программы распознавания речи

   1. Определение требований
   2. Выбор инструментов и библиотек

5. Реализация программы

   1. Разработка интерфейса пользователя
   2. Реализация функционала распознавания речи
   3. Обработка и анализ результатов

6. Тестирование и отладка программы

   1. Методики тестирования
   2. Результаты тестирования

7. Заключение
8. Список использованных источников

Введение

Автоматическое распознавание речи (ASR) представляет собой быстро развивающуюся область, объединяющую знания из лингвистики, акустики и вычислительной техники. С каждым годом приложения, использующие технологии ASR, становятся все более распространенными, начиная от голосовых помощников и заканчивая системами автоматизации. В данной курсовой работе будет рассматривается разработка программы автоматического распознавания речи на языке JavaScript, а также пути реализации эффективного и интуитивно понятного пользовательского интерфейса с использованием Web Speech API.

Целью данной работы является создание прототипа приложения, способного обрабатывать голосовые команды и предоставлять пользователю высокую точность распознавания речи, а также разбор технологий, лежащих в основе работы программного обеспечения. В ходе работы будет описан процесс проектирования, разработки и тестирования приложения, а также рассмотрены перспективы дальнейших исследований в области распознавания речи.

Советы студенту по написанию курсовой работы

1. Сбор информации: Начните с поиска информации о методах и технологиях автоматического распознавания речи. Полезно будет изучить существующие решения и платформы, такие как Google Speech API, IBM Watson и другие. Источники информации могут включать научные статьи, книги по вычислительной лингвистике и специализированные веб-ресурсы.

2. Фокус на JavaScript: Обратите внимание на принципы работы с JavaScript, особенно на возможности Web Speech API. Ознакомьтесь с документацией и примерами, чтобы понять, как использовать данный API для распознавания речи.

3. Структурирование работы: Сформируйте структуру курсовой работы, используя предложенные пункты содержания. Каждый раздел должен логически переходить в следующий и четко объяснять аспекты разработки программы.

4. Практическая часть: Важной частью курсовой работы является реализация. Начните с простой версии программы, постепенно добавляя функционал. Регулярно тестируйте приложение, чтобы выявлять и исправлять ошибки.

5. Критический анализ: Не забывайте о необходимости критически оценивать результаты вашего тестирования. Опишите возможные улучшения для будущих версий программы и проведите анализ существующих решений на рынке.

6. Использование качественных источников: Следите за актуальностью и надежностью источников. Для научных работ лучше использовать статьи из российских журналов или учебники с рекомендациями и исследованиями.

Список использованных источников

1. Костяков, И. В., & Сидоров, А. Н. (2020). Автоматическое распознавание речи: теории и технологии. Москва: Эксмо.
2. Панов, С. Г. (2019). Основы разработки приложений на JavaScript. Санкт-Петербург: БХВ-Петербург.
3. Артемьев, В. В. (2021). Web Speech API в современных веб-приложениях. Вестник кафедры информационных технологий, 15(4), 78-85.
4. Синельников, Д. А. (2023). Голосовые интерфейсы: от теории к практике. Известия высших учебных заведений, 18(2), 34-42.

Скачать Курсовая работа: Разработка программы автоматического распознавания речи на JavaScript