| DC Field | Value | Language |
|---|
| dc.contributor.author | Оразгелдиев, А. Х. | - |
| dc.contributor.author | Чарыева, О. Д. | - |
| dc.contributor.author | Караджаева, Д. Я. | - |
| dc.coverage.spatial | Минск | en_US |
| dc.date.accessioned | 2025-05-05T06:52:42Z | - |
| dc.date.available | 2025-05-05T06:52:42Z | - |
| dc.date.issued | 2025 | - |
| dc.identifier.citation | Оразгелдиев, А. Х. Нейронные сети: математические модели, используемые для решения сложных задач, таких как распознавание образов, классификация и прогнозирование и методы обработки и анализа звуковых данных, включая распознавание речи, классификацию звуков, выделение признаков = Neural networks: mathematical models used to solving complex problems such as pattern recognition, classification and forecasting and methods of processing and analyzing audio data including speech recognition, sound classification, feature extraction / А. Х. Оразгелдиев, О. Д. Чарыева, Д. Я. Караджаева // Big Data и анализ высокого уровня = Big Data and Advanced Analytics : сборник научных статей XI Международной научно-практической конференции, Республика Беларусь, Минск, 23–24 апреля 2025 года / Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники [и др.] ; редкол.: В. А. Богуш [и др.]. – Минск, 2025. – С. 142–146. | en_US |
| dc.identifier.uri | https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/59703 | - |
| dc.description.abstract | Методы обработки и анализа звуковых данных включают предварительную обработку,
выделение признаков и классификацию аудиосигналов. Распознавание речи позволяет преобразовывать звук
в текст с использованием акустических и языковых моделей. Классификация звуков применяется для
идентификации различных типов аудиосигналов, включая окружающие шумы и эмоции в голосе.
Современные технологии, такие как нейросети и трансформеры, значительно повышают точность анализа
звука. Области применения включают голосовых ассистентов, системы биометрической идентификации и
автоматическое создание субтитров. | en_US |
| dc.language.iso | ru | en_US |
| dc.publisher | БГУИР | en_US |
| dc.subject | материалы конференций | en_US |
| dc.subject | обработка звука | en_US |
| dc.subject | распознавание речи | en_US |
| dc.subject | классификация аудио | en_US |
| dc.subject | нейронные сети | en_US |
| dc.subject | акустическое моделирование | en_US |
| dc.subject | языковые модели | en_US |
| dc.subject | преобразование Фурье | en_US |
| dc.subject | спектральный анализ | en_US |
| dc.subject | биометрическая идентификация | en_US |
| dc.title | Нейронные сети: математические модели, используемые для решения сложных задач, таких как распознавание образов, классификация и прогнозирование и методы обработки и анализа звуковых данных, включая распознавание речи, классификацию звуков, выделение признаков | en_US |
| dc.title.alternative | Neural networks: mathematical models used to solving complex problems such as pattern recognition, classification and forecasting and methods of processing and analyzing audio data including speech recognition, sound classification, feature extraction | en_US |
| dc.type | Article | en_US |
| local.description.annotation | Methods for processing and analyzing audio data include pre-processing, feature extraction, and
classification of audio signals. Speech recognition converts sound into text using acoustic and language models. Sound
classification is used to identify different types of audio signals, including ambient noise and emotions in the voice.
Modern technologies such as neural networks and transformers significantly improve the accuracy of sound analysis.
Application areas include voice assistants, biometric identification systems, and automatic subtitling. | en_US |
| Appears in Collections: | BIG DATA and Advanced Analytics = BIG DATA и анализ высокого уровня : сборник научных статей (2025)
|
