НУТҚ СИГНАЛЛАРИДАН ШОВҚИНЛАРНИ БАРТАРАФ ЭТИШ ВОСИТАЛАРИ (DIGITAL TRANSFORMATION AND ARTIFICIAL INTELLIGENCE, 2024)
Мазкур тадқиқот иши нутқ сигналларини қайта ишлашни замонавий технологиялари, хусусан, шовқин пасайтириш воситалари таҳлили ҳамда аудио маълумотлар сифатини яхшилашда улардан фойдаланишга бағишланган. Сўнгги ўн йилликларда нейрон тармоқ ва машинали ўқитиш усулларини жорий этиш орқали нутқни аниқлаш ҳамда шовқин пасайтириш тизимлари сезиларли даражада ривожланди. Мазкур ишда аудио ва видео маълумотлардаги фон шовқинларини пасайтиришда фойдаланиладиган сунъий интеллект технологияларига асосланган Adobe Enhance Speech, Audio Enhancer, Veed.io, Audio Tool Set, AI Costic, UniConverter, Noise Blocker каби платформа ва дастурий маҳсулотлар ўрганилиб, дастурий маҳсулотлар имкониятлари, қўллаб-қувватлаш форматлари ва платформалари асосида қиёсий таҳлиллар амалга оширилган. Бунда асосий эътибор аудио ва видео маълумотларни ёзиб олишда нутқни идрок этишга халақит берувчи шовқинларни бартараф этиш воситаларига қаратилган.
Keywords: нутқ сигнали; шовқин; сегментация; таниб олиш; қайта ишлаш; файл формати; аудио маълумот; нейрон тармоқ, чуқур ўқитиш; машинали ўқитиш