Методы распознавания голоса для разработки интеллектуального виртуального консультанта

Аннотация

В этой статье были изучены методы и модули распознавания голоса для разработки интеллектуального виртуального консультанта, который играет важную роль в качестве вспомогательного средства при работе с информационными системами бизнес-процессов, а точнее с ERP-системой. Это исследование предназначено для описания интеллектуального виртуального консультанта в оценке полезности и эффективности использования реальных функций в программной системе бизнес-процесса моделирования планирования ресурсов предприятия (ERP). Интеллектуальный виртуальный консультант интегрирован с прототипом Web-ERP. В этом исследовании была основана обработка естественного языка (NLP) с использованием методов Левенберга Маквадта (LM) и Бройдена-Флетчера Голдварба-Шанно (BFGS) с алгоритмом кепстральных коэффициентов частоты Mel. Сравнительный анализ этих методов также был проведен для определения эффективности используемых методов. Большим преимуществом этого виртуального консультанта является голосовой ввод длинных текстовых полей данных при работе в Web-ERP. Эта система актуальна, так как значительно расширяет поиск рабочих процессов бизнеса. Система позволяет преобразовывать речь в текст, получая инструкции информационной системы (ИС), которые, в свою очередь, передаются в онтологическую базу данных, где выполняется запрос на основе терминов для получения набора команд, доступных для выполнения. Внедрение интеллектуального виртуального консультанта не только расширяет возможности приложения для пользователей через систему, но также позволяет пользователям интерпретировать данные с помощью синтеза речи. Этот прототип будет использоваться для дальнейших исследований по интеграции интеллектуального виртуального консультанта и анализа данных.