Изучение вероятностной структуры речевых процессов

Задачи анализа, обработки и распознавания речи уже на протяжении нескольких десятилетий относятся к одному из основных направлений фундаментальных исследований в области информатики, искусственного интеллекта, распознавания образов и психолингвистики. Исследования речевых сигналов, разработка систем автоматического распознавания речи и систем речевого управления - это вопросы, которыми занимаются университетские лаборатории и исследовательские центры большинства развитых стран.

За последнее двадцатилетие было предложено много разнообразных психолингвистических и математических моделей и алгоритмов отработки речевых сигналов. Прогресс в области науки и техники, стремительное развитие вычислительной техники и новых информационных технологий позволили реализовать на практике большинство разработанных алгоритмов. Однако, несмотря на это, общая проблема речевых технологий и речевого управления далека от своего решения. Множество вопросов в области оптимальной обработки речевых сигналов до сих пор остаются открытыми. Подавляющее большинство существующих алгоритмов распознавания речи работают эффективно лишь в условиях жестких ограничений на характер обрабатываемых сигналов.

Основной причиной, сдерживающей развитие речевых технологий, является сложная и изменчивая структура речевых сигналов. Такие сигналы плохо подаются детальному исследованию и формализации. Эта особенность в значительной степени объясняет тот факт, что до настоящего времени, по существу, отсутствуют удобные для практики обобщения математической модели речевых сигналов. При построении математических моделей, как правило, основное внимание уделяется лишь спектральным свойствам речи. Необходимость более детальных исследований общей вероятностной структуры речевых сигналов связана с необходимостью совершенствования математических моделей, повышения эффективности существующих и разработкой новых перспективных алгоритмов обработки, анализа и автоматического распознавания речи.