Розділи

    • Терейковська Л.О., Терейковський І.А.

      Київський національний університет  будівництва і архітектури

      ВИКОРИСТАННЯ ГОЛОСОВОЇ

      ВЗАЄМОДІЇ В MOODLE

      Як правило, голосову взаємодію в процесі дистанційного навчання слід застосовувати при проведенні лекцій, семінарів, консультацій, лабораторних та практичних занять. Цілком природнім доповненням до наведеного переліку є застосування голосової взаємодії для  аутентифікації користувачів. Зазначимо, що під голосовою взаємодією будемо розуміти взаємодію між компонентами системи дистанційного навчання, яка базується на розпізнаванні голосових сигналів. В багатьох випадках таке розпізнавання повинно проводитись в автоматичному режимі, наприклад, при комп’ютерному тестуванні, коли студент повинен надати голосову відповідь на поставлене запитання. При цьому система розпізнавання повинна одночасно вирішити дві задачі:

      1. Визначити правильність відповіді.

      2. Провести аутентифікації користувача, тобто визначити, чи насправді з системою взаємодіє заявлений студент.

      Вирішення обох задач базується на розпізнаванні голосової інформації користувача. Саме складність розпізнавання ї визначає появу проблеми голосової взаємодії в інформаційній технології дистанційного навчання вищого навчального закладу.  Зазначимо, що в загальному випадку таке розпізнавання полягає у послідовному вирішенні двох задач:

      1. Створенні формального опису голосової інформації.

      2. Проведенні семантичного аналізу отриманого формального опису.

      Досить часто під формальним описом голосової інформації розуміють його текстове представлення. При цьому сучасні теоретичні напрацювання в галузі семантичного аналізу текстової інформації не дозволяють створювати високонадійні інструментальні засоби, а в багатьох випадках відповідь та особу студента можна визначити на основі виявлення (відсутності) в ній декількох певних слів. Таким чином, стосовно інформаційної технології дистанційного навчання, розпізнавання голосової інформації зводиться до пошуку в ній ключових слів та розпізнавання диктора. Загальноприйнятий алгоритм пошуку ключових слів та розпізнавання диктора складається з наступних етапів:

      1. Оцифровка еталонного та піддослідного аудіосигналу.

      2. Фільтрація шумів.

      3. Виділення із сигналу окремих слів.

      4. Обробка оцифрованого сигналу з метою зменшення обсягу вхідних даних системи розпізнавання.

      5. Додаткова фільтрація спектру.

      6. Стиснення спектру з метою врахування особливостей сприйняття звуку людиною та зменшення кількості вхідних параметрів системи розпізнавання. 

      7. Порівняння еталонного та піддослідного сигналів.

      Список використаних джерел

      1. Гребнов С.В. Аналитический обзор методов распознавания речи в системах голосового управления / С.В.Грубнов // Вестник ИГЭУ. – 2009. – №3. – С.22-25. 
      2. Рабинер Л.Р. Цифровая обработка рече віх сигналов / Л.Р. Рабинер, Р.В. Шафер. – М.: Радио и свіязь. – 1981. – 496 с. 
      3. Терейковская Л.А. Разработка статистической модели расчета периодических составляющих динамики функциональных параметров Internet-серверов / Л.А Терейковская  // Управління розвитком складних систем: зб. наук. праць. – 2010. – Випуск 3. – С. 107–111. 
      4. Терейковський І.  Нейронні мережі в засобах захисту комп’ютерної інформації /  І. Терейковський. - К. : ПоліграфКонсалтинг. - 2007. – 209 с. 
    • ФайлТекст доповіді Файл Документ Word