'n NEURALE NETWERK-GEBASEERDE FOONHERKENNER VIR AFRIKAANS

Abstract

Outomatiese spraakherkenning het 'n belangrike faktor geword in vandag se tegnologie-gedrewe samelewing, soos wat daar na meer effektiewe en natuurlike mens-masjien koppelvlakke gesoek word, 'n Verskeidenheid van kommersiële toepassings is reeds beskikbaar, maar geen wat spesifiek vir Afrikaans ontwikkel is nie. Huidige outomatiese spraakherkenners is gebaseer op akoestiese modelle waarmee komplekse take, soos byvoorbeeld woordherkenning, gedoen word, 'n Herkenning-stelsel vir aaneenlopende spraak, gebaseer op die akoesties-fonetiese benadering, word vir die Afrikaanse taal bekend gestel. Die foonherkenner is 'n klassieke patroonherkenningstelsel, bestaande uit 'n voorafverwerker, kenmerkonttrekker en 'n klassifiseerder. Die stelsel is afgerig sowel as getoets met Afrikaanse spraakdata. Eksperimente wat uitgevoer is, sluit ondere andere parametervariasies vir die voorafverwerker, kenmerkonttrekker en klassifiseerder in. Om die bruikbaarheid van die foonherkenner te demonstreer word 'n outomatiese foontranskripsiestelsel, gebaseer op Markov modelle, getoon.