• A
  • A
  • A
  • АБВ
  • АБВ
  • АБВ
  • A
  • A
  • A
  • A
  • A
Обычная версия сайта
  • RU
  • EN
  • Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»
  • Публикации ВШЭ
  • Глава
  • Аналитический обзор методов извлечения текстовых транскрипций из речевых высказываний
  • RU
  • EN
Расширенный поиск
Высшая школа экономики
Национальный исследовательский университет
Приоритетные направления
  • бизнес-информатика
  • государственное и муниципальное управление
  • гуманитарные науки
  • инженерные науки
  • компьютерно-математическое
  • математика
  • менеджмент
  • право
  • социология
  • экономика
по году
  • 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
  • еще
Тематика
Новости
15 мая 2026 г.
В НИУ ВШЭ разрабатывают нейросеть для сферы науки и инноваций
Исследователи НИУ ВШЭ учат большие языковые модели понимать русскоязычную научную терминологию, увеличивая при этом их энергоэффективность. Адаптированная модель работает в 2,7 раза быстрее и требует на 73% меньше памяти, чем исходная открытая модель, что позволяет запускать ее на более доступном оборудовании. Программа прошла государственную регистрацию.
15 мая 2026 г.
Стартовал совместный спецпроект бренд-медиа Вышки IQ Media и iFORA ИСИЭЗ
В мае 2026 года стартовал научно-популярный проект «Искусственный интеллект: технологии, данные и будущее», который стал результатом работы двух команд — проекта iFORA Института статистических исследований и экономики знаний НИУ ВШЭ и редакции бренд-медиа IQMedia. Медийно-аналитический спецпроект посвящен современному развитию искусственного интеллекта и аналитике больших данных.
14 мая 2026 г.
<a>Ученые ФКН ВШЭ представили работы в сфере ИИ и биоинформатики на ICLR 2026
Ученые Института искусственного интеллекта и цифровых наук факультета компьютерных наук ВШЭи студенты трека «ИИ360: Инженерия искусственного интеллекта» бакалаврской программы «Прикладная математика и информатика» приняли участие в международной конференции ICLR — одном из самых авторитетных мировых форумов в области машинного обучения и представления данных. В этом году конференция состоялась в Рио-де-Жанейро (Бразилия).

 

Нашли опечатку?
Выделите её, нажмите Ctrl+Enter и отправьте нам уведомление. Спасибо за участие!

Публикации
  • Книги
  • Статьи
  • Главы в книгах
  • Препринты
  • Верификация публикаций
  • Расширенный поиск
  • Правила использования материалов
  • Наука в ВШЭ

?

Аналитический обзор методов извлечения текстовых транскрипций из речевых высказываний

С. 336–340.
Ролинский С. О., Двойникова А. А.

В работе рассмотрены основные существующие подходы к автоматическому распознаванию речи, а также проводится сравнительный анализ открытых компьютерных систем распознавания речи. Для экспериментальных исследований эффективности работы рассматриваемых систем используется речевой корпус LibriSpeech.

Язык: русский
Полный текст
Ключевые слова: нейронные сетираспознавание речиASRаудиомодальностьWER

В книге

Альманах научных работ молодых ученых Университета ИТМО
Т. 2. , Университет ИТМО, 2022.
Похожие публикации
Влияние планировщика на обучение нейронных сетей в задаче верификации диктора
Двойникова А. А., 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 ...
Добавлено: 24 апреля 2026 г.
Сентимент-анализ разговорной речи при помощи метода, основанного на тональных словарях
Двойникова А. А., 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. ...
Добавлено: 24 апреля 2026 г.
Применение ML в целях повышения помехоустойчивости сигналов
Ефремов А. М., Портной С. Л., 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 ...
Добавлено: 4 апреля 2026 г.
Искусственный интеллект в решении актуальных социальных и экономических проблем ХХI века
Пермь: Пермский государственный национальный исследовательский университет, 2024.
В сборнике представлены материалы Девятой всероссийской научнопрактической конференции с международным участием «Искусственный интеллект в решении актуальных социальных и экономических проблем ХХI века», которая проводилась 17–18 октября 2024 г. в г. Перми. Сборник предназначен для научных и педагогических работников, преподавателей, аспирантов, магистрантов, студентов и всех, кто интересуется проблемами и перспективами развития и применения методов искусственного интеллекта. ...
Добавлено: 19 ноября 2025 г.
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
Пенская Е. Н., Имагология и компаративистика 2025 № 23 С. 380–389
Представлена рецензия на книгу «Artificial Intelligence, Archives and Manuscripts. New Relationships between the Virtual Archive and its Referent» (2025). В данной коллективной монографии обсуждаются как технологические, так и правовые, интеллектуальные вопросы, с которыми сталкиваются исследователи и архивисты при автоматизированной работе с рукописным наследием, искусственным интеллектом и нейросетями. ...
Добавлено: 30 октября 2025 г.
Free energy of neural network can predict accuracy after pruning
Сурков А. Ю., Sergei Koltcov, Игнатенко В. В. и др., Physica A: Statistical Mechanics and its Applications 2025 Vol. 681 Article 131085
Добавлено: 30 октября 2025 г.
Rhythm-based hierarchical predictive computations support acoustic−semantic transformation in speech processing
Догонашева О. А., Doelling K., Захаров Д. Г. и др., Nature Computational Science 2025 Vol. 5 P. 915–926
Раскрытие того, как человек способен понимать речь, несмотря на искажения, уже давно привлекает внимание исследователей. Одной из ведущих гипотез является предположение о том, что множество эндогенных мозговых ритмов формируют вычислительный контекст для предсказания структуры и содержания речи. Однако до сих пор неясно, каким образом нейронные процессы могут реализовывать формирование такого ритм-основанного контекста. В данной работе мы ...
Добавлено: 2 сентября 2025 г.
Аппаратно-программный комплекс искусственного интеллекта на основе отечественных процессоров
Рожин А. К., Бабинцев Л. В., Нефедов С. И. и др., 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. ...
Добавлено: 20 июня 2025 г.
Распознавание рукописного текста и интеллектуальный анализ: возможности нейронных технологий (на примере работы с «Дневником» Ф.П. Литке)
Болтунова Е. М., Лаптев А. К., Имагология и компаративистика 2025 № 23 С. 358–379
Авторы описывают проведенный практический эксперимент по интеллектуальному анализу дневника адмирала Ф.П. Литке, расшифрованного с помощью специально обученной нейросети. Эксперимент показывает практическую реализацию принципов автоматизированной работы исследователя с большими объемами сложного рукописного текста с минимальными затратами времени и человеческого ресурса. ...
Добавлено: 16 июня 2025 г.
Роль искусственного интеллекта в управлении кризисными ситуациями в экономике
Пшиченко Д. В., Тенденции развития науки и образования 2024 № 112(3) С. 117–122
В статье рассматривается роль искусственного интеллекта (artificial intelligence, AI) в управлении кризисными ситуациями в экономике. Анализируются различные технологии AI для прогнозирования экономических шоков и минимизации их последствий. Изучаются примеры успешного применения AI в различных секторах. Подчеркивается, что использование AI позволяет значительно повысить устойчивость и адаптивность экономических систем, а также снизить риски и оптимизировать использование ресурсов. ...
Добавлено: 10 марта 2025 г.
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.
В сборнике публикуются научные статьи по материалам V Международной научно-технической конференции «Интеллектуальные информационные системы: Теория и практика». Издание адресовано студентам, аспирантам, преподавателям вузов, кандидатам и докторам наук, практикующим специалистам, всем, кто проявляет интерес к проектированию и разработке интеллектуальных информационных систем, их практическим приложениям, а также методам и алгоритмам интеллектуального анализа и обработки. ...
Добавлено: 17 февраля 2025 г.
Astronomical Data Approximation Based on Neural Network Models
Деркач Д. А., Гущин М. И., Samorodova E. и др., Astronomical Society of the Pacific: Conference Series 2024 Vol. 535
Добавлено: 8 января 2025 г.
Advancing Neural Networks: Innovations and Impacts on Energy Consumption
Fedorova A., Jovišić N., Vallverdù J. и др., 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 ...
Добавлено: 12 декабря 2024 г.
Между индексальным и иконическим: фотографии в контексте развития нейронных сетей
Фадеева Т. Е., Першеева А. Д., Пронина А. Ю., Артикульт 2024 № 1(53) С. 48–63
Стремительное развитие технонауки ставит под вопрос привычные способы восприятия и традиционные практики анализа информации, в частности, одним из вызовов для коммуникационного общества стало развитие искусственного интеллекта, способного создавать изображения, почти неотличимые от живописных и фотографических, это хорошо заметно по тем дискуссиям, которые развиваются сегодня вокруг фотографии и подталкивают нас к рассуждению о семиотическом сдвиге, происходящем ...
Добавлено: 17 апреля 2024 г.
Повышение качества перевода при использовании методов изменения порядка слов при предобработке текстов для систем машинного перевода
Мыльникова А. В., 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 ...
Добавлено: 3 апреля 2024 г.
Language barriers in metaverses: the power of neural networks in translation
Осипов Д. В., Евразийский филологический вестник 2023 No. 2 P. 21–39
Метавселенная – это общее виртуальное пространство, доступное пользователям из разных частей мира, представляющее собой платформу для взаимодействия. В метавселенной нет барьеров, возникающих в связи с географическим положением, времени в ней также не существуют, что обеспечивает беспрепятственное общение. Языковые барьеры внутри и между метавселенными – это существенные препятствия, которые мешают взаимодействию и сотрудничеству. Неспособность их устранения ...
Добавлено: 19 марта 2024 г.
“MTC Kion”: НАБОР ДАННЫХ ДЛЯ РЕКОМЕНДАТЕЛЬНЫХ СИСТЕМ НА ОСНОВЕ НЕЯВНОГО ОТКЛИКА, КОНТЕКСТНЫХ ПРИЗНАКОВ И АНАЛИЗА ПОСЛЕДОВАТЕЛЬНОСТЕЙ
И. Сафило, Тихонович Д., Петров А. и др., Доклады Российской академии наук. Математика, информатика, процессы управления (ранее - Доклады Академии Наук. Математика) 2023 Т. 514 № 2 С. 333–342
Мы представляем новый датасет для построения рекомендаций фильмов и сериалов, собранный на основе данных реальных пользователей платформы потокового вещания фильмов и сериалов МТС Kion. В отличие от других популярных датасетов для рекомендаций фильмов, таких как MovieLens или Netflix, наш датасет основан на неявных взаимодействиях, полученных во время просмотров контента пользователями, а не на явных оценках, ...
Добавлено: 13 февраля 2024 г.
О качестве обучения искусственных нейронных сетей без предобработки исходных данных в условиях их ограниченного набора
Кожемякин Л. В., Алексеев А. О., Прикладная математика и вопросы управления 2023 № 3 С. 67–83
Рассматривается задача обучения искусственных нейронных сетей (ИНС) для диагностики болезни Альцгеймера на основе магнитной восприимчивости 10 вен головного мозга в условиях ограниченных исходных данных (81 пациент). В недавнем исследовании после сокращения числа исследуемых вен до 4, а также определения числа синаптических связей, сопоставимого с нейронной сетью, основанной на корне принятия решений, были успешно обучены полносвязные ...
Добавлено: 10 февраля 2024 г.
Моделирование рынков жилой недвижимости крупнейших городов России
Ясницкий Л. Н., Ясницкий В. Л., Алексеев А. О., Экономика региона 2022 Т. 18 № 2 С. 609–622
Существующие математические модели массовой оценки и прогнозирования рыночной стоимости жилых объектов обладают рядом недостатков: разработанные для какого-либо одного региона модели не годятся для других регионов. Все они быстро устаревают и требуют постоянной актуализации, поскольку не учитывают постоянно меняющуюся экономическую обстановку. Они не пригодны для оптимизации строительного бизнеса. Целью исследования является создание системы оценки недвижимости городов ...
Добавлено: 10 февраля 2024 г.
  • О ВЫШКЕ
  • Цифры и факты
  • Руководство и структура
  • Устойчивое развитие в НИУ ВШЭ
  • Преподаватели и сотрудники
  • Корпуса и общежития
  • Закупки
  • Обращения граждан в НИУ ВШЭ
  • Фонд целевого капитала
  • Противодействие коррупции
  • Сведения о доходах, расходах, об имуществе и обязательствах имущественного характера
  • Сведения об образовательной организации
  • Людям с ограниченными возможностями здоровья
  • Единая платежная страница
  • Работа в Вышке
  • ОБРАЗОВАНИЕ
  • Лицей
  • Довузовская подготовка
  • Олимпиады
  • Прием в бакалавриат
  • Вышка+
  • Прием в магистратуру
  • Аспирантура
  • Дополнительное образование
  • Центр развития карьеры
  • Бизнес-инкубатор ВШЭ
  • Образовательные партнерства
  • Обратная связь и взаимодействие с получателями услуг
  • НАУКА
  • Научные подразделения
  • Исследовательские проекты
  • Мониторинги
  • Диссертационные советы
  • Защиты диссертаций
  • Академическое развитие
  • Конкурсы и гранты
  • Внешние научно-информационные ресурсы
  • РЕСУРСЫ
  • Библиотека
  • Издательский дом ВШЭ
  • Книжный магазин «БукВышка»
  • Типография
  • Медиацентр
  • Журналы ВШЭ
  • Публикации
  • http://www.minobrnauki.gov.ru/
    Министерство науки и высшего образования РФ
  • https://edu.gov.ru/
    Министерство просвещения РФ
  • http://www.edu.ru
    Федеральный портал «Российское образование»
  • https://elearning.hse.ru/mooc
    Массовые открытые онлайн-курсы
  • НИУ ВШЭ1993–2026
  • Адреса и контакты
  • Условия использования материалов
  • Политика конфиденциальности
  • Правила применения рекомендательных технологий в НИУ ВШЭ
  • Карта сайта
Редактору