Мақола

O'ZBEK TILIDAGI NUTQNI ANIQLASHDA MEL-CHASTOTALI SEPSTRAL KOEFFITSIENT (MFCC) VA YASHIRIN MARKOV MODELI (HMM) LARDAN FOYDALANISH

Nurbek Davlataliyevich NuritdinovMuhammad al-Xorazmiy nomidagi Toshkent axborot texnologiyalari universiteti katta o'qituvchisi

Zenodo (CERN European Organization for Nuclear Research)repository2026uz

ABI

Аннотация

Ushbu maqolada o'zbek tilidagi alohida talaffuz qilingan so'zlarni avtomatik aniqlashga mo'ljallangan nutqni tanish tizimi taklif etiladi. Tizimda akustik xususiyatlarni ajratish uchun MFCC algoritmi, modellashtirish uchun esa Gaussiyali Yashirin Markov modeli qo'llanildi. Ma'lumotlar to'plami 15 nafar ishtirokchi, jumladan 9 nafar erkak va 6 nafar ayoldan shakllantirildi. Audio yozuvlar 16000 Hz chastotada, 3-5 soniya davomiylikda, shovqinsiz muhitda yozib olindi. O'qitish uchun 190 ta, sinov uchun 20 ta yozuv ishlatildi. Natijada tizim 84,2% aniqlik, 87% precision va 83% recall ko'rsatkichlariga erishdi. Bu natijalar yondashuvning o'zbekcha so'zlarni tanishda samarali va istiqbolli ekanini yaqqol ko'rsatadi.

Мавзулар

Advanced Computational Techniques in Science and Engineering Speech and Audio Processing Engineering and Agricultural Innovations

Идентификаторлар

DOI: 10.5281/zenodo.19079672

Иқтибослар ва манбалар

0 та иқтибос0 та фойдаланилган манба

Кўрсаткичлар — AkademScholar