University of Oulu

Methods and applications of automatic speech recognition

Saved in:
Author: Palojärvi, Miko1
Organizations: 1University of Oulu, Faculty of Information Technology and Electrical Engineering, Information Processing Science
Format: ebook
Version: published version
Access: open
Online Access: PDF Full Text (PDF, 0.6 MB)
Pages: 22
Persistent link: http://urn.fi/URN:NBN:fi:oulu-202107228806
Language: English
Published: Oulu : M. Palojärvi, 2021
Publish Date: 2021-07-22
Thesis type: Bachelor's thesis
Description:

Abstract

This thesis is an examination of automatic speech recognition in the form of a narrative literature review. Both past and present methods, and the applications of automatic speech recognition were looked at and examined.

Prior research used for sources in this thesis consists of a wide variety of technical conference papers and journal articles on methods of automatic speech recognition, which has seen a lot of advancements throughout the years, and compilations of knowledge on both methods and applications in the form of books and literature reviews.

For methods of automatic speech recognition, three of the seemingly most significant ones that were examined were dynamic time warping, hidden Markov models, and deep neural networks. The latter one, deep neural networks, seemed to be the most advanced and used one currently.

Applications of automatic speech recognition were looked at with groupings based on their desired communication improvement target, improving either human-human communication or human-machine communication. From the first group, speech-to-speech translation and speech summarization were two popular applications that were examined. From the second group, virtual assistants were examined as an application group of its own, being an encompassing name for a general software agent doing tasks in response to human speech.

The research presented on this thesis has the possibility to serve as a basis of future research on the subject of automatic speech recognition. Suggested avenues for this include a quantitative research analysis on either the performance of different methods, privacy aspects of different applications, or approaching the subject from the point of design science research by documenting construction of an automatic speech recognition application using modern methods.

Tiivistelmä

Tässä tutkielmassa tutkittiin automaattista puheentunnista narratiivisen kirjallisuuskatsauksen muodossa. Tutkielmassa tarkasteltiin sekä menneitä että nykyisiä tunnetuimpia automaattisen puheentunnistuksen menetelmiä, sekä sen tunnetuimpia sovelluksia kahdesta eri kategoriasta.

Aiempi tutkimusmateriaali, jota tutkielmassa käytettiin lähteenä, koostui laajasta valikoimasta erityyppistä aineistoa. Pääasiallisesti automaattisen puheentunnistuksen menetelmiin liittyvä aineisto löytyi konferenssipapereista sekä tieteellisiä lehtiartikkeleita. Vuosien saatossa kehittyneet teknologiat liittyen menetelmiin auttoi tarjoamaan myös monia vuosikymmeniä kattavan tarjonnan tutkimusmateriaalia. Sovelluksiin liittyvä tieto taas on poimittu lähinnä eri kirjoista, sekä muista alan kirjallisuuskatsauksista.

Menetelmistä tutkittiin historiallisesti kolmea suosituinta menetelmätapaa, “dynamic time warping”, “hidden Markov models”, sekä “deep neural networks”. Näistä viimeisin, eli syvät neuroverkot, vaikutti olevan edistynein ja suosituin menetelmä nykypäivänä.

Sovelluksia tutkittiin kahteen kategoriaan jaettuna. Ensimmäinen kategoria sisältää sovellukset, jotka pyrkivät parantamaan ihmisten välistä kommunikaatiota ja vuorovaikutusta. Tästä kategoriasta tutkittiin kahta suosittua sovellusta, “speech-to-speech translation”, eli reaaliaikaista puheen kääntämistä, sekä “speech summarization”, eli puheen yhteenvetoa. Toinen kategoria sisälsi sovellukset, jotka pyrkivät parantamaan ihmisten ja laitteiden välistä kommunikaatiota ja vuorovaikutusta. Tämän kategorian sovelluksista tutkittiin ehkäpä automaattisen puheentunnistuksen suosituinta sovellustyyppiä, virtuaalisia avustajia. Virtuaalisia avustajia tarkasteltiin yleisenä ohjelmistotyyppinä, jonka pääominaisuutena ja -tarkoituksena on suorittaa eri toimintoja vastauksena ihmisen antamiin puheohjauksiin.

Tutkielmassa esitellyn tiedon pohjalta voidaan tehdä myös tulevaisuudessa enemmän tutkimusta. Esimerkkinä tästä olisi kvantitatiivinen tutkimus joko eri automaattisen puheentunnistuksen menetelmien tehokkuuksin, tai automaattisen puheentunnistuksen sovelluksien tietoturvan eri aspekteihin. Mahdollisuutena olisi myös tehdä konstruktiivista tutkimusta tästä aiheesta, rakentaen esimerkiksi automaattisen puheentunnistuksen sovelluksen käyttäen moderneja menetelmiä.

see all

Subjects:
Copyright information: © Miko Palojärvi, 2021. This publication is copyrighted. You may download, display and print it for your own personal use. Commercial use is prohibited.