| DC Field | Value | Language |
|---|
| dc.contributor.author | Макар, Д. А. | - |
| dc.coverage.spatial | Минск | en_US |
| dc.date.accessioned | 2025-01-27T07:12:07Z | - |
| dc.date.available | 2025-01-27T07:12:07Z | - |
| dc.date.issued | 2024 | - |
| dc.identifier.citation | Макар, Д. А. Визуальное распознание речи = Visual speech recognition / Д. А. Макар // Медэлектроника–2024. Средства медицинской электроники и новые медицинские технологии : сборник научных статей XIV Международной научно-технической конференции, Минск, 5–6 декабря 2024 г. / Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники [и др.]. – Минск, 2024 – С. 284–285. | en_US |
| dc.identifier.uri | https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/58922 | - |
| dc.description.abstract | С развитием технологий автоматического распознания речи, развивается интеграция визуальных компонентов коммуникации. В данной работе представлен принцип построения программного обеспечения, направленного на создание системы визуального распознания жестикуляции и артикуляции речевого аппарата. Исследование предполагает применение машинного обучения для анализа произносимых слов, основанное на методах компьютерного зрения, включая систему захвата данных, обработки и интеграции, а также воспроизведение речи с применением технологий синтеза. | en_US |
| dc.language.iso | ru | en_US |
| dc.publisher | БГУИР | en_US |
| dc.subject | материалы конференций | en_US |
| dc.subject | машинное обучение | en_US |
| dc.subject | нейронные сети | en_US |
| dc.subject | синтез речи | en_US |
| dc.title | Визуальное распознание речи | en_US |
| dc.title.alternative | Visual speech recognition | en_US |
| dc.type | Article | en_US |
| local.description.annotation | With the development of automatic speech recognition technologies, the integration of visual components in communication is also evolving. This paper presents the principles for developing software aimed at creating a system for visually recognizing gestures and the articulation of the speech apparatus. The study involves the application of machine learning for analyzing spoken worlds, based on computer vision methods, including data capture, processing, and integration systems, as well as speech reproduction using synthesis technologies. | en_US |
| Appears in Collections: | Медэлектроника - 2024
|
