Разработка интеллектуальных систем распознавания и синтеза речи на основе мультиагентных рекурсивных когнитивных архитектур

Руководитель:

Нагоев Залимхан Вячеславович

2023

Разработаны основные принципы и модели управления референцией речевых сообщений на основе создания двухконтурной модели мультиагентной нейрокогнитивной архитектуры – суперинтеллектона, реализующего взаимодействие интеллектона подсознания и интеллектона сознания.
Сформированы требования к онтологиям агента общего искусственного интеллекта, условия их формирования и обозначены функциональные узлы нейрокогнитивных архитектур, необходимые для их эффективного формирования в режиме обучения.
Разработан мультиагентный алгоритм нейрокогнитивного управления референцией речевых сообщений на основе механизма достройки множественных графов проблемных ситуаций при онтологизации системы «агент – среда» на основе их произвольного редактирования интеллектоном сознания.
Проиллюстрирован упрощенный способ формального представления семантики отдельного слова, посредством применения инструментария теорий воплощенного познания. Предполагается, что использование мультиагентных систем в сочетании с имитационным моделированием может стать эффективным инструментом решения задач обоснования символов и концептуализации в целом. Более того, имитационное моделирование даст нам возможность отслеживать процесс концептуализации, происходящий в интеллектуальной системе.
Проведено экспериментально-фонетическое исследование межъязыковой интерференции и акцента в русской речи носителей кабардино-черкесского языка. Предварительный акустический анализ исходных формантных измерений ненативной русской речи носителей кабардино-черкесского языка на фонетическом уровне показал систематическое отклонение акустических паттернов аллофонов гласных в пространстве F1-F2. Полученные экспериментальные данные могут быть полезны для разработки методов распознавания речи, продолжения разработки теории контрастивного акустического анализа вокалических систем разноструктурных языков, выявлении типичных интерферированных произносительных ошибок, а также способствовать дальнейшему развитию теоретических моделей усвоения иностранных языков.
Полученные результаты могут быть применены при создании систем распознавания и понимания речи, работоспособных при применении в зашумленных средах и ситуациях множественных синхронных диалогов для повышения качества распознавания с использованием понимания контекста ситуаций.

2022

В ходе выполнения работы получены следующие основные результаты: представлен метод обоснования акустических символов на основе обучения модели репрезентации ситуативно-детерминированных предикативных отношений на основе нейрокогнитивных архитектур.
Теоретическая значимость состоит в разработке мультиагентного алгоритма обоснования речевых символов на основе самообучения интеллектуального агента под управлением нейрокогнитивной архитектуры.
Указанные результаты могут получить практическое применение в системах распознавания и синтеза речи, необходимых для создания голосовых интерфейсов для управления программным и аппаратным обеспечением.