Разработка программы ASR для распознавания вариантов русского языка

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

В статье впервые затрагивается проблема распознавания вариантов русского языка на уровне речи. С развитием и ростом популярности технологий автоматического распознавания речи (ASR) в настоящее время все больше внимания уделяется проблемам, связанным с неприспособленностью современных приложений к работе с нестандартными разновидностями языка. Этот вопрос особенно актуален для русского, который, вопреки устоявшемуся положению о его однородности, в действительности представлен множеством отличных от стандарта форм, имеющих в большинстве случаев широкое распространение в различных регионах России и мира. Изучение различных аспектов взаимодействия алгоритмов ASR с нестандартными разновидностями русского языка, а также существующих подходов к созданию ASR-продукта, умеющего обрабатывать такие идиомы, сегодня представляется актуальным направлением лингвистических исследований. Цель данной работы заключается в подробном анализе методов разработки ASR-систем, способной выполнять задачи по распознаванию и обработке образцов речи носителей, отличных от нормы вариантов русского, что может способствовать дальнейшему исследованию данной проблемы. В качестве материала исследования используется программный интерфейс приложения для автоматического распознавания речи SOVA ASR, а также выборка аудиозаписей речи носителей центральноазиатского и украинского вариантов русского языка, соответствующие им тексты транскрипций. Применяются такие методы исследования, как анализ и систематизация специальной литературы, сбор данных, качественный и количественный анализ, эксперимент и анализ полученных результатов.

Об авторах

Ирина Ивановна Валуйцева

Московский государственный областной университет

Автор, ответственный за переписку.
Email: irinaiv-v@yandex.ru

доктор филологических наук, профессор, заведующий кафедрой теоретической и прикладной лингвистики

Российская Федерация, 141014, Московская обл., г. Мытищи, ул. Веры Волошиной, д. 24

Игорь Евгеньевич Филатов

Московский государственный областной университет

Email: imphilya_com@yahoo.com

бакалавр кафедры теоретической и прикладной лингвистики

Российская Федерация, 141014, Московская обл., г. Мытищи, ул. Веры Волошиной, д. 24

Список литературы

  1. Bakhtikireeva, U.M. 2014. “Russian is a Multinational Language?”. Vestnik RUDN. Russian Journal of Linguistics 2: 16—30. Print. (In Russ.)
  2. Erina, T.N. 2019. “Teoreticheskie osnovy izucheniya regional’nogo var’irovaniya russkogo yazyka”. In Russkii yazyk v usloviyakh bii polilingvizma: sb. nauchnykh trudov. Ed. by Z.N. Yakushkina. Cheboksary: Chuvash. gos. ped. un-t. Pp. 54—57. Print. (In Russ.)
  3. Erina, T.N., Fomin Eh.V. 2018. “Govoryat Cheboksary: k probleme izucheniya cheboksarskogo regiolekta russkogo yazyka”. In Nauchnoe nasledie V.A. Bogoroditskogo i sovremennyi vektor issledovanii Kazanskoi lingvisticheskoi shkoly. Vol. 1. Pp. 81—84. Print. (In Russ.)
  4. Zherebilo, T.V. 2016. “Funktsionirovanie regional’nogo varianta russkogo yazyka v Chechenskoi Respublike”. Refleksiya 5: 3—102. Print. (In Russ.)
  5. Stepanov, E.N. 2011. “Natsional’nye varianty russkogo yazyka ili russkie territorial’nye koine?” Mova 16: 9—14. Print. (In Russ.)
  6. Aref’ev, A.L. 2012. Russkii yazyk na rubezhe XX—XXI vekov. Moscow: Tsentr Sotsial’nogo razvitiya i marketinga. Print. (In Russ.)
  7. Vakhtin, N.B., A. Mustaioki, and Protasova, E. 2010. “Russkie yazyki”. Slavica Helsingiensia 40: 5. Print. (In Russ.)
  8. Li, B. et al. 2018. “Multi-dialect speech recognition with a single sequence-to-sequence model”. In 2018 IEEE international conference on acoustics, speech and signal processing (ICASSP) Proceedings. Pp. 4749—4753.
  9. Elfeky, M. et al. 2016. “Towards acoustic model unification across dialects”. In 2016 IEEE Spoken Language Technology Workshop (SLT) Proceedings. Pp. 624—628.
  10. Diakoloukas, V. et al. 1997. “Development of dialect-specific speech recognizers using adaptation methods”. In 1997 IEEE International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing. — IEEE Proceedings. Vol. 2. Pp. 1455—1458.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».