O’zbekiston Respublikasi Axborot Texnologiyalari va Kommunikatsiyalarini Rivojlantirish Vazirligi Muxammad Al-Xorazmiy nomidagi Toshkent Axborot Texnologiyalari Universiteti Urganch filiali

Nutqni aniqlash tizimlarining tasnifi
Nutqni aniqlash tizimlari tasniflanadi:

• 
  lug'at o'lchamida (cheklangan so'zlar to'plami, katta lug'at);
  
• 
  spikerga qarab (karnayga bog'liq va dikturonga bog'liq);
  
• 
  nutq turi bo'yicha (Fusion yoki alohida nutq);
  
• 
  ataylab (diktatsiya tizimi, buyruq tizimlari);
  
• 
  algoritmning so'zlariga ko'ra (Neural tarmoqlari, Yashirin Markov modellari, dinamik dasturlash);
  
• 
  strukturaviy birlik turi (iboralar, so'zlar, fonemalar, diffonlar, alofonlar) tomonidan;
  
• 
  tarkibiy bo'linmalarni ajratish printsipiga muvofiq (shablonni, leksik elementlarni ajratish) printsipiga muvofiq.
  

Avtomatik nutqni aniqlash tizimlari uchun shovqin, shovqin-suron, birinchi navbatda ikkita mexanizm yordamida beriladi:

• 
  Akustik signalni tahlil qilish asosida nutq signalining bir xil elementlarini taqsimlashning bir xil elementlarini taqsimlashning bir nechta, parallelelli ish joylaridan foydalanish;
  
• 
  Segment (FONAM) va nutq oqimidagi so'zlarni yaxlitlashtirish parallel ravishda taqsimlanadi.
  

Tanish algoritmlari
"... Shubhasiz, nutqni qayta ishlash algoritmlarini idrok etish modelidagi nutqni qayta ishlash modeli bir xil tushunchalar va munosabatlar tizimidan foydalanishi kerak."
Bugungi kunda nutqni aniqlash tizimlari tan olish printsiplariga asoslanadi [ kim tomonidan?] tan olish shakllari [noma'lum atama ]. Hozirgacha ishlatilgan usullar va algoritmlar quyidagi yirik sinflarga bo'linishi mumkin:
Standart bilan taqqoslaganda nutqni aniqlash usullarini tasniflash.

• 
  Dinamik dasturlash - vaqtincha dinamik algoritmlar (dinamik vaqtni qisqartirish).
  

Kontekstga bog'liq tasnif. Nutq oqimi, alohida leksik elementlar - fonemalar va alofonlar ajratilganda, keyinchalik bo'g'inlar va morfemlarga birlashtirilgan.

• 
  Bayesian kamsitish asosida kamsituvchi tahlil usullari (Bayesian kamsitish);
  
• 
  Yashirin Marov modeli (yashirin Markov model);
  
• 
  Neyron tarmoqlari.