• A
  • A
  • A
  • АБВ
  • АБВ
  • АБВ
  • A
  • A
  • A
  • A
  • A
Обычная версия сайта
  • RU
  • EN
  • HSE University
  • Publications
  • Book chapter
  • Аналитический обзор методов извлечения текстовых транскрипций из речевых высказываний
  • RU
  • EN
Расширенный поиск
Высшая школа экономики
Национальный исследовательский университет
Priority areas
  • business informatics
  • economics
  • engineering science
  • humanitarian
  • IT and mathematics
  • law
  • management
  • mathematics
  • sociology
  • state and public administration
by year
  • 2027
  • 2026
  • 2025
  • 2024
  • 2023
  • 2022
  • 2021
  • 2020
  • 2019
  • 2018
  • 2017
  • 2016
  • 2015
  • 2014
  • 2013
  • 2012
  • 2011
  • 2010
  • 2009
  • 2008
  • 2007
  • 2006
  • 2005
  • 2004
  • 2003
  • 2002
  • 2001
  • 2000
  • 1999
  • 1998
  • 1997
  • 1996
  • 1995
  • 1994
  • 1993
  • 1992
  • 1991
  • 1990
  • 1989
  • 1988
  • 1987
  • 1986
  • 1985
  • 1984
  • 1983
  • 1982
  • 1981
  • 1980
  • 1979
  • 1978
  • 1977
  • 1976
  • 1975
  • 1974
  • 1973
  • 1972
  • 1971
  • 1970
  • 1969
  • 1968
  • 1967
  • 1966
  • 1965
  • 1964
  • 1963
  • 1958
  • More
Subject
News
July 20, 2026
Scientists Create Open Dataset for Studying Concentration
A team of Russian researchers, including scientists from HSE University–St Petersburg, has developed the first open multimodal dataset containing recordings of brain activity, heart function, and video observations to help researchers understand what happens in the human brain during deep concentration. In the future, the dataset could accelerate the development of neural interfaces, rehabilitation technologies, and AI systems. The article has been published in Scientific Data.
July 20, 2026
‘Science Is Universal-It Knows No Borders
Fuad Aleskerov, Tenured Professor and Director of the International Centre of Decision Choice and Analysis at HSE University, together with his colleagues, has developed methods of network analysis in bibliometrics that have made it possible to identify patterns in the appearance and citation of publications in academic journals, as well as their influence on each other. When one or a number of studies are frequently cited by a wide range of journals, this is an indicator that the research is of high quality. By contrast, extensive cross-citation within a limited group of journals increases the likelihood of identifying a network of predatory publications.
July 20, 2026
Scientists Propose Method for More Efficient Resource Use in Machine Learning
An international group of researchers, including mathematicians from the AI and Digital Science Institute at the HSE Faculty of Computer Science, has provided a theoretical justification for a simple and computationally efficient method of estimating uncertainty in Stochastic Gradient Descent (SGD). The paper has been published on the scientific preprint server arXiv.org and presented at AISTATS 2026.

 

Have you spotted a typo?
Highlight it, click Ctrl+Enter and send us a message. Thank you for your help!

Publications
  • Books
  • Articles
  • Chapters of books
  • Working papers
  • Report a publication
  • Research at HSE

?

Аналитический обзор методов извлечения текстовых транскрипций из речевых высказываний

С. 336–340.
Ролинский С. О., Dvoynikova A.
Language: Russian
Full text
Keywords: нейронные сетираспознавание речиASRаудиомодальностьWER

In book

Альманах научных работ молодых ученых Университета ИТМО
Т. 2. , Университет ИТМО, 2022.
Similar publications
Proceedings of the 43rd International Conference on Machine Learning (ICML 2026)
Seul: PMLR, 2026.
Added: June 4, 2026
Stable On-the-Fly Learning for Dynamic Neural Networks With Delayed Inputs
Chertopolokhov V., Mukhamedov A., Bugriy G. et al., IEEE Access 2026 Vol. 14 P. 14369–14392
This study presents on-the-fly identification and multi-step prediction of nonlinear systems with delayed inputs using a dynamic neural network combined with a smooth projection onto ellipsoids. The projection enforces parameter constraints that guarantee stability, while a Lyapunov–Krasovskii analysis yields computable ultimate error bounds. Riccati-type matrix inequalities are derived, providing an efficient vectorization–projection–devectorization implementation suitable for ...
Added: May 22, 2026
Влияние планировщика на обучение нейронных сетей в задаче верификации диктора
Dvoynikova A., Садикова А. А., В кн.: Сборник трудов X Конгресса молодых ученыхТ. 1.: Университет ИТМО, 2021.
В работе рассматривается применение различных планировщиков обучения (англ. scheduler) нейронных сетей для задачи текстонезависимой верификации дикторов. Для экспериментальных исследований использовалась база данных VoxCeleb1, которая содержит в себе различные речевые высказывания 1211 дикторов. В работе проводился анализ влияния различных планировщиков обучения нейронных сетей, представленных в библиотеке PyTorch языка программирования Python, а также 2 алгоритма планировщика, представленных ...
Added: April 24, 2026
Сентимент-анализ разговорной речи при помощи метода, основанного на тональных словарях
Dvoynikova A., Верхоляк О. В., Карпов А. А., В кн.: Альманах научных работ молодых ученых Университета ИТМОТ. 3.: Университет ИТМО, 2020.
В работе предлагается метод, основанный на тональных словарях, для анализа тональности разговорной речи. Для проведения экспериментов используются транскрипции аудиозаписей базы данных RAMAS, полученные с помощью систем автоматического распознавания речи. Машинная классификация данных производится на 3 класса: позитивный, нейтральный и негативный с использованием русскоязычных тональных словарей RuSentiLex, LinisCrowd, WordNetAffect и словаря Белякова. ...
Added: April 24, 2026
Применение ML в целях повышения помехоустойчивости сигналов
Efremov A., Portnoy S., Волошин А. Д., Первая миля 2025 № 8 С. 20–28
Выполнен комплексный обзор методов машинного обучения (ML), применяемых для повышения устойчивости сигнала к помехам в каналах связи. Бурное развитие поколений беспроводной связи, активная разработка концепции 6G предъявляют высокие требования к задержке, скорости и надежности передачи данных. Традиционные подходы к защите от помех, основанные на строгих аналитических моделях, зачастую не справляются с хаотичной природой плотных гетерогенных ...
Added: April 4, 2026
Искусственный интеллект в решении актуальных социальных и экономических проблем ХХI века
Пермь: Пермский государственный национальный исследовательский университет, 2024.
This collection presents the proceedings of the Ninth All-Russian Scientific and Practical Conference with International Participation, "Artificial Intelligence in Solving Current Social and Economic Problems of the 21st Century," which was held October 17–18, 2024, in Perm. The collection is intended for researchers and educators, lecturers, postgraduate and master's students, undergraduates, and anyone interested in ...
Added: November 19, 2025
Машинное обучение и представление информации: новые возможности цифровых архивов (рецензия на книгу: Artificial Intelligence, Archives and Manuscripts. New Relationships between the Virtual Archive and Its Referent. Edinburgh: University of Edinburgh, 2025
Penskaja E., Имагология и компаративистика 2025 № 23 С. 380–389
The book Artificial Intelligence, Archives and Manuscripts. New Relationships between the Virtual Archive and Its Referent (2025) is presented. This collective monograph discusses both technological and legal, intellectual issues that researchers and archivists face in automated work with manuscript heritage, artificial intelligence and neural networks. ...
Added: October 30, 2025
Free energy of neural network can predict accuracy after pruning
Surkov A., Sergei Koltcov, Ignatenko V. et al., Physica A: Statistical Mechanics and its Applications 2025 Vol. 681 Article 131085
Neural networks are powerful tools capable of achieving state-of-the-art performance across a wide range of tasks; however, their effectiveness often comes at the cost of extremely large numbers of parameters, which can hinder their deployment in resource-constrained environments. To address this issue, various pruning techniques have been proposed to reduce model size and complexity while ...
Added: October 30, 2025
Rhythm-based hierarchical predictive computations support acoustic−semantic transformation in speech processing
Dogonasheva O., Doelling K., Zakharov D. et al., Nature Computational Science 2025 Vol. 5 P. 915–926
Unraveling how humans understand speech despite distortions has long intrigued researchers. A prominent hypothesis highlights the role of multiple endogenous brain rhythms in forming the computational context to predict speech structure and content. Yet, how neural processes may implement rhythm-based context formation remains unclear. Here, we propose the Brain-Rhythm-Based Inference model (BRyBI) as a possible neural implementation of speech processing ...
Added: September 2, 2025
Аппаратно-программный комплекс искусственного интеллекта на основе отечественных процессоров
Рожин А. К., Бабинцев Л. В., Nefedov S. et al., Наноиндустрия 2024 Т. 17 № S10-2(128) С. 752–755
Распространение систем искусственного интеллекта ведет к повышенному спросу на вычислительные ресурсы, импорт которых стал затруднен. В статье приводится результат исследования отечественной элементной базы, разработан аппаратно-программный комплекс на ее основе. Протестирована скорость вывода и эффективность адаптированных современных нейросетевых алгоритмов. ...
Added: June 20, 2025
Распознавание рукописного текста и интеллектуальный анализ: возможности нейронных технологий (на примере работы с «Дневником» Ф.П. Литке)
Boltunova E., Laptev A., Имагология и компаративистика 2025 № 23 С. 358–379
Added: June 16, 2025
Роль искусственного интеллекта в управлении кризисными ситуациями в экономике
Pshichenko D., Тенденции развития науки и образования 2024 № 112(3) С. 117–122
The article examines the role of artificial intelligence (AI) in managing crisis situations in the economy. Various AI technologies for forecasting economic shocks and minimizing their consequences are analyzed. Examples of successful AI applications in various sectors are studied. It is emphasized that the use of AI significantly enhances the resilience and adaptability of economic ...
Added: March 10, 2025
Интеллектуальные информационные системы: теория и практика. Сборник научных статей по материалам V Международной конференции (Курск, 19–21 ноября 2024 года)
Курск: Курский государственный университет, 2024.
The collection publishes scientific articles based on the materials of the V International Scientific and Technical Conference "Intelligent Information Systems: Theory and Practice". The publication is addressed to students, postgraduates, university professors, candidates and doctors of science, practicing specialists, and anyone interested in the design and development of intelligent information systems, their practical applications, as ...
Added: February 17, 2025
Astronomical Data Approximation Based on Neural Network Models
Derkach D., Hushchyn M., Samorodova E. et al., Astronomical Society of the Pacific: Conference Series 2024 Vol. 535
In this study, we apply shallow neural networks, bayesian neural networks, and normalizing flows to approximate light curves of astronomical objects. The study shows that the approximation quality of the proposed methods outperform the existing ap- proaches based on Gaussian processes. We assess the quality of solution using two physics-motivated analyses: supernovae type Ia classification ...
Added: January 8, 2025
Advancing Neural Networks: Innovations and Impacts on Energy Consumption
Fedorova A., Jovišić N., Vallverdù J. et al., Advanced Electronic Materials 2024 Vol. 10 No. 12 Article 2400258
The energy efficiency of Artificial Intelligence (AI) systems is a crucial and actual issue that may have an important impact on an ecological, economic and technological level. Spiking Neural Networks (SNNs) are strongly suggested as valid candidates able to overcome Artificial Neural Networks (ANNs) in this specific contest. In this study, the proposal involves the ...
Added: December 12, 2024
Между индексальным и иконическим: фотографии в контексте развития нейронных сетей
Fadeeva T., Staruseva-Persheeva A., Pronina A., Артикульт 2024 № 1(53) С. 48–63
The rapid development of technoscience calls into question the usual ways of perception and traditional practices of information analysis, in particular, one of the challenges for the communication society has been the development of artificial intelligence capable of creating images that are almost indistinguishable from paintings and photographs, this is clearly visible in the discussions ...
Added: April 17, 2024
Повышение качества перевода при использовании методов изменения порядка слов при предобработке текстов для систем машинного перевода
Mylnikova A., Чернышева П. А., Научно-техническая информация. Серия 1. Организация и методика информационной работы 2024 № 2 С. 26–35
Рассматривается проблема, связанная с потерей смысла и связности изложения при машинном переводе между естественными языками. Цель исследования - изучение возможностей применения соответствий пар скелетных структур текста для повышения качества перевода. Показаны методы изменения порядка слов в системах машинного перевода, использующих нейронные сети и статистические методы. Выполнен сравнительный анализ качества получаемого перевода, сделаны выводы о формах ...
Added: April 3, 2024
Language barriers in metaverses: the power of neural networks in translation
Osipov D., Евразийский филологический вестник 2023 No. 2 P. 21–39
The metaverse is a shared, virtual space, accessible to users worldwide, offering a platform for global interaction. The physical barriers of geographical location and time are non-existent, allowing for seamless connectivity and interaction. Language barriers within and between metaverses present substantial impediments to fluid interaction and collaboration. Failure to address this linguistic divergence can stifle ...
Added: March 19, 2024
“MTC Kion”: НАБОР ДАННЫХ ДЛЯ РЕКОМЕНДАТЕЛЬНЫХ СИСТЕМ НА ОСНОВЕ НЕЯВНОГО ОТКЛИКА, КОНТЕКСТНЫХ ПРИЗНАКОВ И АНАЛИЗА ПОСЛЕДОВАТЕЛЬНОСТЕЙ
И. Сафило, Тихонович Д., Петров А. et al., Доклады Российской академии наук. Математика, информатика, процессы управления (ранее - Доклады Академии Наук. Математика) 2023 Т. 514 № 2 С. 333–342
We present a new movie and TV show recommendation dataset collected from the real users of MTS Kion video-on-demand platform. In contrast to other popular movie recommendation datasets, such as MovieLens or Netflix, our dataset is based on the implicit interactions registered at the watching time, rather than on explicit ratings. We also provide rich ...
Added: February 13, 2024
  • About
  • About
  • Key Figures & Facts
  • Sustainability at HSE University
  • Faculties & Departments
  • International Partnerships
  • Faculty & Staff
  • HSE Buildings
  • HSE University for Persons with Disabilities
  • Public Enquiries
  • Studies
  • Admissions
  • Programme Catalogue
  • Undergraduate
  • Graduate
  • Exchange Programmes
  • Summer University
  • Summer Schools
  • Semester in Moscow
  • Business Internship
  • Research
  • International Laboratories
  • Research Centres
  • Research Projects
  • Monitoring Studies
  • Conferences & Seminars
  • Academic Jobs
  • Yasin (April) International Academic Conference on Economic and Social Development
  • Media & Resources
  • Publications by staff
  • HSE Journals
  • Publishing House
  • iq.hse.ru: commentary by HSE experts
  • Library
  • Economic & Social Data Archive
  • Video
  • HSE Repository of Socio-Economic Information
  • HSE1993–2026
  • Contacts
  • Copyright
  • Privacy Policy
  • Site Map
Edit