Publication Details:

«Պատմություն և քաղաքականություն» գիտական հանդեսը հիմնադրվել է «Զորավար Սեպուհ» պատմաքաղաքական վերլուծական կենտրոնի /գրանցման համար 211.171.1003990, հիմնադրման տարի 2018, գրանցման ամսաթիվ 2018-02-02/ գիտական խորհրդի որոշմամբ: Նրա գլխավոր նպատակը պատմաքաղաքական անցյալ և ներկա իրադարձությունների մատուցումն է նոր հայեցակարգերով և այն արհեստական պատմագիտական, տնտեսագիտական և քաղաքագիտական հայեցակետերի մերժումը, որն անհրաժեշտ է մեր ժողովրդի, մեր պետական և ոչ պետական քաղաքական և տնտեսագիտական մտքի կուռ և ամբողջական դարձնելու տեսանկյունից։ Հանդեսն ունի երեք ուղղվածություն՝ պատմա-մշակութային, քաղաքագիտական և տնտեսագիտական։ Հանդեսի խմբագրական խորհրդում ընդգրկված են հայրենի և արտերկրյա հայտնի գիտնական - հայագետներ, պատմաբաններ, քաղաքագետներեր և տնտեսագետներ։ Հանդեսը լույս է տեսնում տարեկան վեց անգամ, երկու ամիսը մեկ, յուրաքանչյուր երրորդ ամսում։ Հանդեսի գլխավոր խմբագիրն է պատմական գիտությունների դոկտոր, պրոֆեսոր, ԵՊՀ հայոց պատմության ամբիոնի պրոֆեսոր, «Զորավար Սեպուհ» պատմաքաղաքական վերլուծական կենտրոնի նախագահ Աշոտ Ներսիսյանը։

Journal or Publication Title:

Պատմություն և քաղաքականություն=История и политика= History And Politics

Date of publication:

2022

Number:

3 (20)

ISSN:

2579-2644

Official URL:

click here to follow the link

Additional Information:

Карамян Тигран, Karamyan Tigran

Other title:

Применения автоматического распознавания речи в экономике и необходимость создания базы данных для армянской речи ; Applications for automatic speech recognition in the economy and the necessity of creating an Armenian speech database

Corporate Creators:

«Զորավար Սեպուհ» պատմաքաղաքական վերլուծական կենտրոն

Contributor(s):

Գլխ․ խմբ․՝ Աշոտ Ներսիսյան

Coverage:

150-159

Abstract:

Все более широкое распространение получает использование моделей распознавания речи, которые не только облегчают жизнь людей, но и делают ее более безопасной. Методы обработки естественного языка играют ключевую роль при работе с неструктурированными данными, такими как аудио/текстовые данные. Стоит отметить, что методы обработки естественного языка могут выявить, связаны ли чувства, информация, тон или темы с определенными результатами. Эти подсказки можно использовать для построения проверяемых гипотез о том, какие факторы влияют на те или иные решения и как. С другой стороны, эти методы и их применение в разных отраслях позволяют упростить сбор, обработку, передачу и использование информации. В работе представлены основные проблемы и трудности создания автоматизированных моделей распознавания речи, особенно для менее распространенных языков, а также применения моделей распознавания речи в различных отраслях экономики, таких как финансы, сектор обслуживания, здравоохранение, образование, кибер безопасность. Цель – представить общественности базу данных «Истории-15», которая представляет из себя 15-часовые аудио/текстовые данные, собранные примерно из 40 рассказов на армянском языке, созданную для обучения моделей распознавания армянской речи и показать необходимость создания моделей распознавания речи как стратегически важные инвестиции.
The use of speech recognition models is becoming more and more widespread, which not only makes life easier for people, but also makes it safer. Natural language processing techniques play a key role when working with unstructured data such as audio/text data. It is worth noting that natural language processing techniques can reveal whether sentiments, information, tone, or topics are associated with certain outcomes. These clues can be used to build testable hypotheses about what factors influence which decisions and how. On the other hand, these methods and their application in various industries make it possible to simplify the collection, processing, transmission and use of information. The paper presents the main problems and difficulties in creating automated speech recognition models, especially for less common languages, as well as the application of speech recognition models in various sectors of the economy, such as finance, the service sector, healthcare, education, cyber security. The goal is to present to the public the “Stories-15” database, which is a 15-hour audio / text data collected from about 40 stories in Armenian, created to train Armenian speech recognition models and show the need for creating speech recognition models as strategically important investments.

Place of publishing:

Երևան

Format:

pdf

Identifier:

oai:arar.sci.am:428292

Digitization:

ՀՀ ԳԱԱ Հիմնարար գիտական գրադարան