Курсовая работа: Разработка системы распознавания речи на Python с помощью библиотеки DeepSpeech

1. Введение

   • 1.1 Актуальность темы
   • 1.2 Цели и задачи исследования
   • 1.3 Объект и предмет исследования
   • 1.4 Структура работы

2. Обзор существующих технологий распознавания речи

   • 2.1 История развития системы распознавания речи
   • 2.2 Применение систем распознавания речи
   • 2.3 Сравнение технологий

3. Библиотека DeepSpeech

   • 3.1 Обзор библиотеки
   • 3.2 Архитектура модели DeepSpeech
   • 3.3 Установка и настройка

4. Проектирование системы распознавания речи

   • 4.1 Выбор архитектуры системы
   • 4.2 Требования к системе
   • 4.3 Этапы разработки

5. Реализация системы на Python

   • 5.1 Подготовка окружения
   • 5.2 Имплементация алгоритмов
   • 5.3 Интеграция с библиотекой DeepSpeech

6. Тестирование и результаты

   • 6.1 Методология тестирования
   • 6.2 Оценка производительности
   • 6.3 Анализ полученных результатов

7. Заключение

   • 7.1 Выводы по работе
   • 7.2 Перспективы дальнейших исследований

8. Список использованных источников

9. Приложения

   • 9.1 Исходный код проекта
   • 9.2 Документация

Введение

Система распознавания речи представляет собой один из наиболее динамично развивающихся аспектов искусственного интеллекта, способствующий улучшению взаимодействия человека с компьютером. Применение таких технологий находят свое место в различных областях, начиная от голосовых помощников и заканчивая медицинскими приложениями. В данной работе мы сосредоточим внимание на разработке системы распознавания речи на языке Python с использованием библиотеки DeepSpeech, разработанной командой Mozilla.

Актуальность темы данной курсовой работы обусловлена растущим интересом к методам глубокого обучения и их применению в области обработки естественного языка. Целью данной работы является создание работоспособной модели распознавания речи с использованием DeepSpeech и анализ ее эффективности.

Советы студенту по написанию курсовой работы

1. Исследуйте тему: Начните с изучения основ распознавания речи и работы библиотеки DeepSpeech. Прочитайте статьи, учебники и обзоры. Обратите внимание на последние публикации, чтобы быть в курсе современных трендов и технологий.

2. Структурируйте информацию: Четко определите, какие разделы вам нужны. Генерация структуры работы на раннем этапе поможет вам лучше организовать мысли.

3. Практические примеры: Включите в свою работу практические примеры реализации. Это продемонстрирует ваши навыки программирования и понимание темы.

4. Используйте качественные источники информации: Предпочтение следует отдавать научным статьям, книгам и авторитетным блогам. Русскоязычные источники могут помочь вам лучше понимать специфику работы на своем языке.

5. Регулярно консультируйтесь с руководителем: Обсуждайте с вашим научным руководителем план работы, возникающие у вас вопросы и трудности. Он сможет дать ценные советы по улучшению вашей работы.

6. Обратите внимание на оформление: Правильное оформление курсовой работы согласно стандартам вашего учебного заведения имеет значение. Также уделите внимание стилю и грамматике.

Список использованных источников

1. Смирнов, А. (2021). Введение в системы распознавания речи. Научный журнал "Искусственный интеллект", 7(2), 15-20.
2. Федоров, Д. (2020). Обзор библиотек для распознавания речи на Python. Учебное пособие. Москва: Издательство РГГУ.
3. Кузнецов, И., & Павлова, Е. (2022). DeepSpeech: Технологии и применение. Научная конференция по программированию и ИТ. Сборник трудов. Санкт-Петербург.
4. Сидоров, Н. (2023). Основы глубокого обучения: теории и практическое применение. Учебник. Краснодар: КубГУ.