Российский фонд
фундаментальных
исследований

Физический факультет
МГУ им. М.В.Ломоносова
 

Искусственный интеллект в решении актуальных социальных и экономических проблем ХХI века : сборник статей по материалам Седьмой всероссийской научно-практической конференции с международным участием (г. Пермь, 21–22 октября 2021 г.) Пермь: Пермский гос. национ.исследов. ун-т. 2021. 456 с.

 

Искусственный интеллект в решении актуальных социальных и экономических проблем ХХI века : сборник статей по материалам Седьмой всероссийской научно-практической конференции с международным участием (г. Пермь, 21–22 октября 2021 г.) (2021). 456 с.

В сборнике представлены материалы Седьмой всероссийской научнопрактической конференции с международным участием «Искусственный интеллект в решении актуальных социальных и экономических проблем ХХI века», которая проводилась 21–22 октября 2021 г. в г. Перми в рамках Пермского естественнонаучного форума «Математика и глобальные вызовы XXI века».

Искусственный интеллект в решении актуальных социальных и экономических проблем ХХI века : сборник статей по материалам Седьмой всероссийской научно-практической конференции с международным участием (г. Пермь, 21–22 октября 2021 г.) (2021). 456 с. | Рубрика: 02

 

Искусственный интеллект в решении актуальных социальных и экономических проблем ХХI века : сборник статей по материалам Седьмой всероссийской научно-практической конференции с международным участием (г. Пермь, 21–22 октября 2021 г.) (2021). 456 с.

Представлено описание разработки различными способами нейросетевых систем для распознавания ключевого слова, а также их сравнение. Такие системы позволяют распознавать с большой точностью нужное слово из общего звукового потока. Ключевые слова: искусственный интеллект, нейросетевые технологии, распознавание, ключевое слово, звук. Заключение. Из полученных результатов можно сделать вывод, что спектрограммы достаточно качественный подход для распознавания ключевых слов, однако большое количество времени, необходимого для построения спектрограммы делает данный способ малопригодным в случае реализации на мобильных или других маломощных устройствах. Лучше всего в таком случае использовать мел-кепстральные коэффициенты, которые при совсем незначительном менее качественном распознавании ключевого слова вычисляются намного быстрее. Обучение на уже предобученной нейронной сети показало самый худший результат. При точности менее 50% нет смысла рассматривать такой подход, так как в реальном мире человеку быстро надоест обращаться к компьютеру голосом. Компьютер просто не будет его «слышать», а большое количество ложных срабатываний будет постоянно его «активировать», что станет причиной недовольства со стороны человека.

Искусственный интеллект в решении актуальных социальных и экономических проблем ХХI века : сборник статей по материалам Седьмой всероссийской научно-практической конференции с международным участием (г. Пермь, 21–22 октября 2021 г.) (2021). 456 с. | Рубрика: 12.01