Распознавание речевых команд

HI

Есть задача распознавания речевых команд: небольшое число команд (2-10), предварительно известных. Требуется минимум возможного обучения на конкретного диктора. Какие алгоритмы (выделение слова, распознавание и т.д.) можно использовать?

Евгений

Загляни на титульную страничку раздела "Речевые технологии"
Если кратко, то:
1. Программа проводит непрерывное прослушивание.
2. С помощью амплитудного метода происходит выделение слов из общего потока.
3. Полученный блок данных подвергается нормализации.
4. Блок данных разбивается на кадры перекрывающим методом.
5. Каждый кадр переводится в набор коэффициентов с помощью преобразования Фурье.
6. Полученный вектор коэффициентов (для всего блока данных) сравнивается со всеми шаблонами с помощью метода Dynamic Time Warping.
7. Пользователю выдается результат.
Советую повнимательнее посмотреть мой диплом. В его конце дана куча ссылок!

Хорошо ли распознает
Я уже делал подобный алгоритм, но для распознавания использовал однослойный перцептрон. Так вот, перцептрон практически был не защищен от шума. Как с этим обстоит в DTW?

Честно говоря...
Цитата: _<<_В результате на защиту диплома было создано приложение, которое достаточно уверенно распознавало до 10 команд пользователя._>>_
Если количество шаблонов не превышает 10 и созданы тихие условия (обычные комнатные), то программа достаточно точно работает.
DTW алгоритм выдает оценку, я подогнал границы и программа работала... но это очень древний алгоритм
Мне интересно посмотреть на реализацию распознавания команд с применением однослойного перцептрона.

Перцептрон
Попробуй обучить перцептрон (послан на мыло)