Information Theoretic Analysis of Efficiency of the Phonetic Encoding–Decoding Method in Automatic Speech Recognition

A. Savchenko; Savchenko V.V.

Публикации

?

Information Theoretic Analysis of Efficiency of the Phonetic Encoding–Decoding Method in Automatic Speech Recognition

Journal of Communications Technology and Electronics. 2016. Vol. 61. No. 4. P. 430–435.

Савченко А. В., Savchenko V.V.

Научное направление: Компьютерные науки

Приоритетные направления: компьютерно-математическое

Язык: английский

Полный текст

Ключевые слова: автоматическое распознавание речи теория информации метод фонетического декодирования speech recognition phonetic decoding method information theory

Proceedings of the 19th Conference of the European Chapter of the Association for Computational Linguistics (Volume 1: Long Papers)

Association for Computational Linguistics, 2026.

Добавлено: 14 июня 2026 г.

Proceedings of the 6th Workshop on Computational Approaches to Discourse, Context and Document-Level Inferences (CODI 2025)

Strube M., Braud C., Hardmeier C. и др., Suzhou: Association for Computational Linguistics, 2025.

Добавлено: 11 июня 2026 г.

TreeDQN: Sample-efficient off-policy reinforcement learning for combinatorial optimization

Sorokin D., Kostin A., Савченко Л. В. и др., Knowledge-Based Systems 2026 Vol. 348 Article 116258

Добавлено: 10 июня 2026 г.

Microbial diversity and production of milk spirit using traditional Buryat fermentation and distillation technologies

Namsaraev Z., Nanzatov B., Козлова А. Д. и др., Scientific Reports 2026 Vol. 16 No. 1 Article 17769

Дистиллированные кисломолочные напитки встречаются в пищевой промышленности редко, несмотря на повсеместное распространение растительных спиртных напитков. В настоящее время производство крепких дистиллированных алкогольных напитков из кисломолочных продуктов с использованием традиционных технологий известно лишь среди монголоязычных народов и их сибирских соседей. Данное исследование представляет собой первый междисциплинарный анализ дарасуна, традиционного бурятского спиртного напитка, изготавливаемого из кисломолочного напитка ...

Добавлено: 10 июня 2026 г.

Artificial intelligence and digital twins for failure prediction in data center cooling systems: a comprehensive literature review (2018–2026)

Butorova A., Bobakov V., Sergeev A. и др., European Physical Journal: Special Topics 2026 P. 1–19

Добавлено: 10 июня 2026 г.

Innovations in Information and Decision Sciences. Proceedings of the 13th International Conference on Frontiers in Intelligent Computing: Theory and Applications (FICTA 2025), Volume 4

Springer, 2026.

Добавлено: 8 июня 2026 г.

Proceedings of the 43rd International Conference on Machine Learning (ICML 2026)

Seul: PMLR, 2026.

Добавлено: 4 июня 2026 г.

OpenAtom Foundation. Консорциум, развивающий Open Source в Китае.

Силаков Д. В., Системный администратор 2026 № 3 С. 28–33

В статье про платформы для разработки открытого ПО в Китае мы рассказали про GitCode – молодой проект, позиционируемый как площадка для разработчиков со всего мира. Сейчас на GitCode размещаются проекты, созданные в КНР, но некоторые из них уже известны и на международной арене. Помочь открытым проектам в становлении, развитии и расширению аудитории призван фонд OpenAtom ...

Добавлено: 2 июня 2026 г.

The recognition-by-components method

Slivnitsin P., Мыльников Л. А., Engineering Applications of Artificial Intelligence 2026 Vol. 179 Article 115185

Добавлено: 29 мая 2026 г.

Brain-Computer Interfaces for Gait Rehabilitation After Stroke A Scoping Review

Мокиенко О. А., Zisman M. A., Бобров П. Д. и др., American Journal of Physical Medicine and Rehabilitation 2026 Vol. 105 No. 6 P. 555–563

Добавлено: 28 мая 2026 г.

Generalizing the Brady-Yong Algorithm: Efficient Fast Hough Transform for Arbitrary Image Sizes

Kazimirov D., Rybakova E., Vitalii V. Gulevskii и др., IEEE Access 2025 Vol. 13 P. 20101–20132

Добавлено: 28 мая 2026 г.

ML-based Fast Simulation of FARICH Responses

Шипилов Ф. А., Barnyakov A., Ivanov A. и др., / Series Physics "arxiv.org". 2026.

Добавлено: 19 мая 2026 г.

Natural hazard database from Internet publications: text mining with a large language model

Деркачева А. А., Сакиркина М. А., Краев Г. Н. и др., /. 2026.

Добавлено: 28 апреля 2026 г.

Algorithmic overlaps as thermodynamic variables: from local to cluster Monte Carlo dynamics in critical phenomena

Пиле Я. Э., Deng Y., Щур Л. Н., / Series arXiv "math". 2026. No. 2604.10254.

Добавлено: 20 апреля 2026 г.

Using predefined vector systems to speed up neural network multimillion class classification

Gabdullin N., Андросов И. А., / Series Computer Science "arxiv.org". 2026.

Добавлено: 2 апреля 2026 г.

Информация, кодирование, статистика и машинное обучение. Часть I. Теория информации

Кельберт М. Я., Сухов Ю. М., М.: МЦНМО, 2025.

Для освоения таких разделов прикладной математики, как теория вероятностей, математическая статистика, теория информации и кодирование, тренировка в решении задач и выработка интуиции важны не меньше, чем изучение доказательств теорем; большое разнообразие задач по этому предмету затрудняет студентам переход от лекций к экзаменационным задачам, а от них—к практике. Этот том включает стандартный пакет информационно-теоретического материала, обычно читаемого на факультетах информатики ...

Добавлено: 9 февраля 2026 г.

Iterative Ricci-Foster Curvature Flow with GMM-Based Edge Pruning: A Novel Approach to Community Detection

Сорокин К. С., Бекетов М. Е., Онучин А. и др., / arxiv.org. Серия cs.SI "Social and Information Networks ". 2025.

Обнаружение сообществ в сложных сетях — фундаментальная проблема, открытая для новых подходов в различных научных областях. Мы представляем новый метод обнаружения сообществ, основанный на потоке Риччи на графах. Наша техника итеративно обновляет веса ребер (их метрические длины) в соответствии с их (комбинаторной) версией кривизны Риччи Фостера, вычисленной на основе эффективного расстояния сопротивления между узлами. Известно, ...

Добавлено: 15 января 2026 г.

Implementing Transport Coding in OMNeT++ for Message Delay Reduction

Петрованов И. С., Сергеев А. В., / Series Computer Science "arxiv.org". 2025. No. 2512.18332.

Добавлено: 24 декабря 2025 г.

Hessian-based lightweight neural network for brain vessel segmentation on a minimal training dataset

Меньшиков И. А., Бернадотт А. К., Елфимов Н. С., / Series arXie "Statistical mechanics". 2025.

Добавлено: 1 декабря 2025 г.

Determining the boundary of dynamical chaos in the generalized Chirikov map via machine learning

Чернышов Д. П., Сатанин А. М., Щур Л. Н., / Series arXiv "math". 2025.

Добавлено: 21 ноября 2025 г.

Эффективный алгоритм торговли на фондовом рынке: ретроспективный анализ, основанный на данных по S&P-500.

Рубчинский А. А., Чубарова Д. А., / Series WP7 "Математические методы анализа решений в экономике, бизнесе и политике". 2025. No. WP7/2025/01.

Добавлено: 9 ноября 2025 г.

Yuri Georgievich Puzachenko (1940–2018): Biographic and Semantic Analysis

Puzachenko A. Y., Сандлерский Р. Б., Biology Bulletin 2023 Vol. 50 No. 2 P. S119–S131

В представленном сообщении мы попытались проследить этапы научного пути Юрия Георгиевича и выделить ключевые области его научного инте реса: организацию и функционирование сложных самоорганизующихся неравновесных систем – биогеоценозов и ландшафтов, различные аспекты биоразнообразия, отношения вида и среды. ...

Добавлено: 26 февраля 2025 г.

Распознавание речи в корпусе аудиозаписей торговых представителей: проблемы, решения и исследовательские перспективы

Колмогорова П. А., В кн.: Лингвистическая семантика в пространственном измерении: Словарь. Дискурс. Корпус.: Екатеринбург: Кабинетный ученый, 2024. Гл. 9.2 С. 411–422.

Добавлено: 29 ноября 2024 г.

О влиянии неровновероятности выходной последовательности на качество криптографических преобразований

Лось А. Б., Нестеренко А. Ю., Рогачева О. А., В кн.: Алгебра, теория чисел, дискретная математика и многомасштабное моделирование: современные проблемы, приложения и проблемы истории. Материалы XXII Международной конференции, посвящённой 120-летию со дня рождения академика Андрея Николаевича Колмогорова и 60-летию со дня открытия школы-интерната № 18 при Московском университете.: [б.и.], 2023. С. 151–157.

Одним из требований, предъявляемых к качеству криптографических алгоритмов, является равновероятное распределение знаков последовательности, полученной после применения криптографического преобразования. Указанное требование связано с тем, что при наличии неравновероятности знаков выходной последовательности появляется возможность построить эффективный метод восстановления исходного сообщения. Тем не менее, на практике, всегда присутствует определенное отклонение знаков указанной последовательности от равновероятного распределения. В данной ...

Добавлено: 24 апреля 2024 г.