Автоматична діаризація мовців на матеріалах аудіозаписів-перехоплень російських загарбників
Тип публікації :
Магістерська робота
Дата випуску :
2023
Автор(и) :
Шемчук Валерія
Мова основного тексту :
ua
eKNUTSHIR URL :
Цитування :
[APA 7] Шемчук, В. (2023). Автоматична діаризація мовців на матеріалах аудіозаписів-перехоплень російських загарбників [Магістерська робота, Київський національний університет імені Тараса Шевченка]. eKNUTSHIR. https://ir.library.knu.ua/handle/123456789/5637
[ДСТУ] Шемчук В. Автоматична діаризація мовців на матеріалах аудіозаписів-перехоплень російських загарбників : кваліфікаційна робота магістра : 03 Гуманітарні науки. Київ, 2023. 80 с. URL: https://ir.library.knu.ua/handle/123456789/5637 (дата звернення: 25.07.2026).
Мета роботи – розробити програмне забезпечення для діаризації звукових записів, які були перехоплені в ході російського повномасштабного вторгнення в Україну (з лютого 2022 року), щоб співвіднести певні висловлення в розмовах із конкретними мовцями.
Об’єктом дослідження є аудіозаписи із розмовами військовослужбовців країни-агресора, перехоплені в ході російського повномасштабного вторгнення в Україну (починаючи з лютого 2022 року).
Предметом дослідження є процес діаризації мовців.
У ході роботи зроблено огляд наукових праць та описано системи розпізнавання мовців і їх різновиди;
Зроблено огляд історії розвитку технології розпізнавання мовців; проаналізовано та описано сучасні системи розпізнавання мовців, їх структуру та основні компоненти;
Описано корпус усного мовлення для подальшого його використання у створенні програмного забезпечення для діаризації; підготовлено дані для діаризації.
Створено парсер-конвертатор анотаційних файлів TextGrid у файли RTTM;
Проведено діаризацію звукових записів: використано моделі розпізнавання мовлення NeMo;
Протестовано та оцінено різні параметри моделі NeMo, визначено найкращі параметри.
Об’єктом дослідження є аудіозаписи із розмовами військовослужбовців країни-агресора, перехоплені в ході російського повномасштабного вторгнення в Україну (починаючи з лютого 2022 року).
Предметом дослідження є процес діаризації мовців.
У ході роботи зроблено огляд наукових праць та описано системи розпізнавання мовців і їх різновиди;
Зроблено огляд історії розвитку технології розпізнавання мовців; проаналізовано та описано сучасні системи розпізнавання мовців, їх структуру та основні компоненти;
Описано корпус усного мовлення для подальшого його використання у створенні програмного забезпечення для діаризації; підготовлено дані для діаризації.
Створено парсер-конвертатор анотаційних файлів TextGrid у файли RTTM;
Проведено діаризацію звукових записів: використано моделі розпізнавання мовлення NeMo;
Протестовано та оцінено різні параметри моделі NeMo, визначено найкращі параметри.
Галузі знань та спеціальності :
03 Гуманітарні науки
035 Філологія
Файл(и) :![Ескіз]()
Вантажиться...
Формат :
Adobe PDF
Розмір :
5.64 MB
Контрольна сума :
(MD5):b4879b484788d2a8a2e5142cbe154acb
Якщо не вказано інше, ця робота розповсюджується на умовах ліцензії Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International